パブリッシュされたプロダクト
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.
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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.
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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.
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.
この指標は、1 日のうちで最大の取引活動の時間を決定するように設計されています。 この計算の後、インジケーターは最も重要な取引レベルを構築します。 これらのレベルを実際の値動きと比較することで、市場トレンドの強さと方向性に関する情報を得ることができます。
指標の特徴 時間枠は D1 未満である必要があります。 推奨される時間枠: M15、M30、および H1。 H1 を超える時間枠は、非常に大まかな状況を示す可能性があります。 また、M15 未満の時間枠を使用すると、取引が短期間で急増する可能性があります。 指標は過去のデータに敏感です。 したがって、チャート ウィンドウに少なくとも 50,000 バーを設定することをお勧めします。
指標パラメータ 基準 - 取引活動を計算するための基準期間を設定します。 day - 取引活動は、時刻を考慮して計算されます。 week – 取引活動は、時刻と曜日を考慮して計算されます。
Width - 線幅。 ClrMean、ClrUp、および ClrDn は、中間、上位、および下位の取引レベルの色です。 Style1 - Style5
この指標は、1 日のうちで最大の取引活動の時間を決定するように設計されています。 この計算の後、インジケーターは最も重要な取引レベルを構築します。 これらのレベルを実際の値動きと比較することで、市場トレンドの強さと方向性に関する情報を得ることができます。
指標の特徴 時間枠は D1 未満である必要があります。 推奨される時間枠: M15、M30、および H1。 H1 を超える時間枠は、非常に大まかな状況を示す可能性があります。 また、M15 未満の時間枠を使用すると、取引が短期間で急増する可能性があります。 指標は過去のデータに敏感です。 したがって、チャート ウィンドウに少なくとも 50,000 バーを設定することをお勧めします。
指標パラメータ 基準 - 取引活動を計算するための基準期間を設定します。 day - 取引活動は、時刻を考慮して計算されます。 week – 取引活動は、時刻と曜日を考慮して計算されます。
Width - 線幅。 ClrMean、ClrUp、および ClrDn は、中間、上位、および下位の取引レベルの色です。 Style1 - Style5
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
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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
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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 cat
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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 cat
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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
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 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
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
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 -インジケーターの計算に使用される
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 -インジケーターの計算に使用される
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。
このインジケーターの主な欠点は、インジケーターが履歴のすべての部分で等しく安定するように、スムージングウィンドウの幅を設定できないことです。したがって、トレーダーは特定の要件に合わせてパラメ
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。
このインジケーターの主な欠点は、インジケーターが履歴のすべての部分で等しく安定するように、スムージングウィンドウの幅を設定できないことです。したがって、トレーダーは特定の要件に合わせてパラメ
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 ... L4-を選択することにより実
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 ... L4-を選択することにより実
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。 青と赤の線は、それぞれ価格チャネルの最大値と最小値を示しています。緑色の線は、特定の市場
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。 青と赤の線は、それぞれ価格チャネルの最大値と最小値を示しています。緑色の線は、特定の市場
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 を選択することによって設定されます。分析されるストーリーの深さを決定します。このパラメーターの許容値は、0か
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 を選択することによって設定されます。分析されるストーリーの深さを決定します。このパラメーターの許容値は、0か
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。 指定された条件を満たすために、相対的な価格変動の回帰分析を使用し、このモデルに基づいて指標を作ります。この指標のアルゴリズムは履歴データからの学習に基づいており、その作業はトレーダーの完全な管理下
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。 指定された条件を満たすために、相対的な価格変動の回帰分析を使用し、このモデルに基づいて指標を作ります。この指標のアルゴリズムは履歴データからの学習に基づいており、その作業はトレーダーの完全な管理下
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： •まず、価格系列からランダムな
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： •まず、価格系列からランダムな
「 AIS Color Noise Filter 」指標のいくつかの欠点にもかかわらず、それを使用して価格系列と予測価格を平滑化するという考えは非常に魅力的に見えます。 これはいくつかの理由によるものです。 第一に、いくつかのノイズ成分を考慮に入れることは、互いに独立した要因について予測を構築することを可能にし、それは予測の質を改善することができる。 第二に、価格系列の雑音特性は全履歴を通して非常に安定して振舞い、それは安定した結果を得ることを可能にする。 そして最後に、ノイズの変動性により、予測システムが非常に敏感になり、価格の変化に対する反応が非常に速くなることを期待できます。 その結果、すべての単純化にもかかわらず、価格が移動するチャネルを正確に予測できるという指標が得られました。この指標の主な利点は、その高速さと習得の容易さです。主な不利点は、指標が予測に最も重要な要素を選択できないことです。 LH は、予測が行われる履歴データの長さを設定するパラメータです。その許容値は0から255ですが、標識が処理する小節の数はこのパラメーターで指定された数より1単位以上多いです。
「 AIS Color Noise Filter 」指標のいくつかの欠点にもかかわらず、それを使用して価格系列と予測価格を平滑化するという考えは非常に魅力的に見えます。 これはいくつかの理由によるものです。 第一に、いくつかのノイズ成分を考慮に入れることは、互いに独立した要因について予測を構築することを可能にし、それは予測の質を改善することができる。 第二に、価格系列の雑音特性は全履歴を通して非常に安定して振舞い、それは安定した結果を得ることを可能にする。 そして最後に、ノイズの変動性により、予測システムが非常に敏感になり、価格の変化に対する反応が非常に速くなることを期待できます。 その結果、すべての単純化にもかかわらず、価格が移動するチャネルを正確に予測できるという指標が得られました。この指標の主な利点は、その高速さと習得の容易さです。主な不利点は、指標が予測に最も重要な要素を選択できないことです。 LH は、予測が行われる履歴データの長さを設定するパラメータです。その許容値は0から255ですが、標識が処理する小節の数はこのパラメーターで指定された数より1単位以上多いです。
この指標はより有益です。彼の研究は、市場における価格の動きが特定の色のノイズとして表現されるという仮定に基づいており、それは価格値の分布のパラメータに依存します。これにより、さまざまな角度から価格変動を分析することができ、価格変動を特定の色のノイズと見なして、市場の現在の状況に関する情報を入手し、価格の動向に関する予測を行うことができます。 インディケータの読みを分析するとき、インディケータラインの位置は考慮に入れられます - それらは現在のバーの始値の上下にそしてそれからどれだけ離れて位置しています。 ホワイトノイズ（White Noise） - このアプローチは、価格（現在と先史時代の両方）が電力で等しいと考えられているという事実によって特徴付けられ、それはそれを単純な移動平均と組み合わせます。ホワイトノイズ信号は、文字を確認している可能性が高く、現在の価格から逸脱するほど、市場のトレンドの動きが強くなります。逆に、ホワイトノイズラインが始値に近い場合、これはトレンドの終わりまたは横方向の価格変動のいずれかの証拠です。 フリッカーノイズ（Flicker Noise）はトレンドの上
この指標はより有益です。彼の研究は、市場における価格の動きが特定の色のノイズとして表現されるという仮定に基づいており、それは価格値の分布のパラメータに依存します。これにより、さまざまな角度から価格変動を分析することができ、価格変動を特定の色のノイズと見なして、市場の現在の状況に関する情報を入手し、価格の動向に関する予測を行うことができます。 インディケータの読みを分析するとき、インディケータラインの位置は考慮に入れられます - それらは現在のバーの始値の上下にそしてそれからどれだけ離れて位置しています。 ホワイトノイズ（White Noise） - このアプローチは、価格（現在と先史時代の両方）が電力で等しいと考えられているという事実によって特徴付けられ、それはそれを単純な移動平均と組み合わせます。ホワイトノイズ信号は、文字を確認している可能性が高く、現在の価格から逸脱するほど、市場のトレンドの動きが強くなります。逆に、ホワイトノイズラインが始値に近い場合、これはトレンドの終わりまたは横方向の価格変動のいずれかの証拠です。 フリッカーノイズ（Flicker Noise）はトレンドの上
外国為替市場における価格変動の性質を見てみましょう。これらの変動が起こる理由に注意を払わないでください。このアプローチにより、価格変動に影響を与える主な要因を特定することができます。 たとえば、EUR-USD通貨ペアのバーの始値とH1タイムフレームを考えてみましょう。これらの価格について、Lameray図（図1）を構築します。 この図では、価格変動は基本的に線形方程式に従って発生することがわかります。この方程式のパラメータを決定するために、最小二乗法を使用できます。この特定の例では、始値を変更するための方程式は次の形式を取りました。 Open [i] = 0.99989 * Open [i + 1] + 0.00013。 この式が価格変動をどの程度適切に表しているかを確認しましょう。これを行うために、線形成分を取り除き、残差を分析します（図2）。 図から明らかになるように、これらの剰余はかなり混沌としており、それらをノイズと見なすと、次の小節の始値を予測するためのかなり簡単なシステムが得られます。
外国為替市場における価格変動の性質を見てみましょう。これらの変動が起こる理由に注意を払わないでください。このアプローチにより、価格変動に影響を与える主な要因を特定することができます。 たとえば、EUR-USD通貨ペアのバーの始値とH1タイムフレームを考えてみましょう。これらの価格について、Lameray図（図1）を構築します。 この図では、価格変動は基本的に線形方程式に従って発生することがわかります。この方程式のパラメータを決定するために、最小二乗法を使用できます。この特定の例では、始値を変更するための方程式は次の形式を取りました。 Open [i] = 0.99989 * Open [i + 1] + 0.00013。 この式が価格変動をどの程度適切に表しているかを確認しましょう。これを行うために、線形成分を取り除き、残差を分析します（図2）。 図から明らかになるように、これらの剰余はかなり混沌としており、それらをノイズと見なすと、次の小節の始値を予測するためのかなり簡単なシステムが得られます。
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 mo
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 mo
このインジケーターは、単純な線形平滑化プロセスを実装します。
指数平滑化の欠点の 1 つは、信号が急速に減衰することです。これにより、価格帯の長期トレンドを完全に追跡することは不可能になります。線形平滑化により、信号のフィルタリングをより正確かつ細かく調整できます。
インジケーターは、パラメーターを選択して構成されます。
LP - このパラメーターを使用すると、平滑化期間を選択できます。値が大きいほど、インジケーターが表示する長期的なトレンドが多くなります。有効な値は 0 ～ 255 です。 SP - このパラメーターはインジケーターの感度に影響します。このパラメータが大きいほど、価格系列の最後の値の影響が大きくなります.このパラメータの値がゼロの場合、インジケータは LP+1 に等しい期間の単純移動平均を表示します。有効な値は 0 ～ 255 です。
このインジケーターは、単純な線形平滑化プロセスを実装します。
指数平滑化の欠点の 1 つは、信号が急速に減衰することです。これにより、価格帯の長期トレンドを完全に追跡することは不可能になります。線形平滑化により、信号のフィルタリングをより正確かつ細かく調整できます。
インジケーターは、パラメーターを選択して構成されます。
LP - このパラメーターを使用すると、平滑化期間を選択できます。値が大きいほど、インジケーターが表示する長期的なトレンドが多くなります。有効な値は 0 ～ 255 です。 SP - このパラメーターはインジケーターの感度に影響します。このパラメータが大きいほど、価格系列の最後の値の影響が大きくなります.このパラメータの値がゼロの場合、インジケータは LP+1 に等しい期間の単純移動平均を表示します。有効な値は 0 ～ 255 です。
この指標は、中央値プロパティと移動平均プロパティの組み合わせに基づくシーケンシャルハイブリッドフィルターです。
中央値を使用すると、異常値と価格系列の値のランダムなインパルスを除外できます。同時に、メディアンフィルタは価格変動のトレンドに影響を与えず、それを変更しません。 メディアンフィルタは非線形なので、単純移動平均を使用した平均化を使用してその値を平滑化します。このアプローチにより、トレンドだけでなく、価格変動の周期的な要素もより正確に特定できます。さらに、それは価格の変化に対するインディケータの感度を高め、そしてプライスシリーズとインディケータの読みの間の遅れを減らします。これにより、指標は新しいトレンドの始まりと FL パラメーターを使用して、フィルタ古いトレンドの終わりについてかなり正確に警告することができます。 ーの深さと感度を調整できます。許容値は0から63です。同時に、 2 * FL + 1 バーを使用して指標値を計算します。したがって、FLの値が大きいほど、価格チャートの傾向が強く表示されます。
この指標は、中央値プロパティと移動平均プロパティの組み合わせに基づくシーケンシャルハイブリッドフィルターです。
中央値を使用すると、異常値と価格系列の値のランダムなインパルスを除外できます。同時に、メディアンフィルタは価格変動のトレンドに影響を与えず、それを変更しません。 メディアンフィルタは非線形なので、単純移動平均を使用した平均化を使用してその値を平滑化します。このアプローチにより、トレンドだけでなく、価格変動の周期的な要素もより正確に特定できます。さらに、それは価格の変化に対するインディケータの感度を高め、そしてプライスシリーズとインディケータの読みの間の遅れを減らします。これにより、指標は新しいトレンドの始まりと FL パラメーターを使用して、フィルタ古いトレンドの終わりについてかなり正確に警告することができます。 ーの深さと感度を調整できます。許容値は0から63です。同時に、 2 * FL + 1 バーを使用して指標値を計算します。したがって、FLの値が大きいほど、価格チャートの傾向が強く表示されます。
この指標は、2つの修正されたLanczosフィルタの組み合わせです。 最初のフィルターは、価格を推定するのに役立ちます。過去の値に基づいて、彼は現在のバー内で起こりうる価格変動を予測します。つまり、過去の傾向が変わらない場合の価格はどうなるかを示しています。 ウィンドウ内の価格を平滑化および平均化するための2番目のフィルタ。フィルタのレベルによって決まります。ウェイトの選択のおかげで、このフィルタは価格変動の中にある周期成分に最も積極的に反応します。 指標は EF および IF パラメータを使用して調整できます。 EF と IF の値を選択することで、トレンド価格変動の始まりに関するシグナルを得ることができます。 EF - 指数フィルタのウィンドウサイズ。有効な値は EF = 0 ... 255 です。計算中に処理された小節の数は 2 * EF + 1 です。このパラメータが大きいほど、価格系列の過去の値の影響が強くなります。結果は実線でプロットされています。 IF - 平均化ウィンドウのサイズを調整します。 IF = 0 ... 255 の値計算されるバーの数は 2 *
この指標は、2つの修正されたLanczosフィルタの組み合わせです。 最初のフィルターは、価格を推定するのに役立ちます。過去の値に基づいて、彼は現在のバー内で起こりうる価格変動を予測します。つまり、過去の傾向が変わらない場合の価格はどうなるかを示しています。 ウィンドウ内の価格を平滑化および平均化するための2番目のフィルタ。フィルタのレベルによって決まります。ウェイトの選択のおかげで、このフィルタは価格変動の中にある周期成分に最も積極的に反応します。 指標は EF および IF パラメータを使用して調整できます。 EF と IF の値を選択することで、トレンド価格変動の始まりに関するシグナルを得ることができます。 EF - 指数フィルタのウィンドウサイズ。有効な値は EF = 0 ... 255 です。計算中に処理された小節の数は 2 * EF + 1 です。このパラメータが大きいほど、価格系列の過去の値の影響が強くなります。結果は実線でプロットされています。 IF - 平均化ウィンドウのサイズを調整します。 IF = 0 ... 255 の値計算されるバーの数は 2 * I
算術平均または中央値を使用して、時系列の中心的な傾向の尺度を決定できます。どちらの方法にもいくつかの欠点があります。算術平均は、単純移動平均インジケーターによって計算されます。エミッションやノイズに敏感です。中央値はより安定して動作しますが、間隔の境界で情報が失われます。 これらの欠点を減らすために、疑似メディアン信号フィルタリングを使用できます。これを行うには、短い長さの中央値を取得し、調査中の財務時系列の期間のすべての値に再帰的に適用します。このアプローチのおかげで、インディケータを使用すると、定期的およびトレンドの価格変動をより正確に識別できます。 インジケーターの外部パラメーター： インジケーターを開始するとき、[パラメーター]タブで、計算に使用される価格定数を選択します（デフォルトでは閉じる）。 iPeriod-インジケーター期間。このパラメーターの値が高いほど、最新の価格変動に対するインジケーターの感度が低くなります。このパラメーターの最小値は3です。 MaxBars-計算の履歴の深さを制限します。インジケーターの起動に時間がかかる場合に便利です。 MaxBars = 0
算術平均または中央値を使用して、時系列の中心的な傾向の尺度を決定できます。どちらの方法にもいくつかの欠点があります。算術平均は、単純移動平均インジケーターによって計算されます。エミッションやノイズに敏感です。中央値はより安定して動作しますが、間隔の境界で情報が失われます。 これらの欠点を減らすために、疑似メディアン信号フィルタリングを使用できます。これを行うには、短い長さの中央値を取得し、調査中の財務時系列の期間のすべての値に再帰的に適用します。このアプローチのおかげで、インディケータを使用すると、定期的およびトレンドの価格変動をより正確に識別できます。 インジケーターの外部パラメーター： iPrice-計算に使用される価格定数。 iPeriod-インジケーター期間。このパラメーターの値が高いほど、最新の価格変動に対するインジケーターの感度が低くなります。このパラメーターの最小値は3です。 MaxBars-計算の履歴の深さを制限します。インジケーターの起動に時間がかかる場合に便利です。 MaxBars = 0の場合、制限はなく、インジケーターはチャート全体に適用されます。
AIS Advanced Grade Feasibility インジケーターは、価格が将来到達する可能性のあるレベルを予測するように設計されています。彼の仕事は、最後の 3 つのバーを分析し、それに基づいて予測を作成することです。この指標は、任意の時間枠および任意の通貨ペアで使用できます。設定の助けを借りて、予測の望ましい品質を達成できます。
予測の深さ - 望ましい予測の深さをバーで設定します。このパラメーターは、18 ～ 31 の範囲で選択することをお勧めします。 これらの制限を超えることができます。ただし、この場合、予測レベルの「固着」(18 未満の値の場合)、またはレベルの過度の幅 (31 より大きい値の場合) のいずれかが可能です。
信頼水準 1、信頼水準 2、および信頼水準 3 - 信頼水準を予測します。 1～99の範囲で設定可能。信頼度 1 は信頼度 2 よりも大きく、信頼度 3 は最も小さくする必要があります。 これらの各レベルは、予測の深さパラメーターによって決定されるバーの数について、価格がこの値に到達する確率のパーセンテージを示します。
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AIS Advanced Grade Feasibility インジケーターは、価格が将来到達する可能性のあるレベルを予測するように設計されています。彼の仕事は、最後の 3 つのバーを分析し、それに基づいて予測を作成することです。この指標は、任意の時間枠および任意の通貨ペアで使用できます。設定の助けを借りて、予測の望ましい品質を達成できます。
予測の深さ - 望ましい予測の深さをバーで設定します。このパラメーターは、18 ～ 31 の範囲で選択することをお勧めします。 これらの制限を超えることができます。ただし、この場合、予測レベルの「固着」(18 未満の値の場合)、またはレベルの過度の幅 (31 より大きい値の場合) のいずれかが可能です。
信頼水準 1、信頼水準 2、および信頼水準 3 - 信頼水準を予測します。 1～99の範囲で設定可能。信頼度 1 は信頼度 2 よりも大きく、信頼度 3 は最も小さくする必要があります。 これらの各レベルは、予測の深さパラメーターによって決定されるバーの数について、価格がこの値に到達する確率のパーセンテージを示します。
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AIS 加重移動平均インジケーターは、加重移動平均を計算し、トレンド市場の動きの始まりを判断できるようにします。
重み係数は、各バーの特定の機能を考慮して計算されます。これにより、ランダムな市場の動きを除外できます。
トレンドの開始を確認する主なシグナルは、インジケーター ラインの方向の変化と、インジケーター ラインを超える価格です。
WH (青い線) は高値の加重平均です。 WL (赤い線) は安値の加重平均です。 WS (緑色の線) は、すべての価格ポイントの加重平均です。
オプション LH - 値を計算するバーの数。 LH をすばやく選択するには、まず、より高い時間枠の倍数である値を確認する必要があります。
たとえば、インジケータは M15 に設定されます。
次に、LHの次の値を確認します
M30/M15=2 H1/M15 = 4 H4/M15 = 16 D1/M15 = 96 W1/M15=480 それらの中間の値も興味深い場合があります。
AIS 加重移動平均インジケーターは、加重移動平均を計算し、トレンド市場の動きの始まりを判断できるようにします。
重み係数は、各バーの特定の機能を考慮して計算されます。これにより、ランダムな市場の動きを除外できます。
トレンドの開始を確認する主なシグナルは、インジケーター ラインの方向の変化と、インジケーター ラインを超える価格です。
WH (青い線) は高値の加重平均です。 WL (赤い線) は安値の加重平均です。 WS (緑色の線) は、すべての価格ポイントの加重平均です。
オプション LH - 値を計算するバーの数。 LH をすばやく選択するには、まず、より高い時間枠の倍数である値を確認する必要があります。
たとえば、インジケータは M15 に設定されます。
次に、LHの次の値を確認します
M30/M15=2 H1/M15 = 4 H4/M15 = 16 D1/M15 = 96 W1/M15=480 それらの中間の値も興味深い場合があります。
AIS 正しい平均インジケーターを使用すると、市場でのトレンドの動きの始まりを設定できます。インジケーターのもう 1 つの重要な品質は、トレンドの終わりの明確なシグナルです。指標は再描画または再計算されません。
表示値 h_AE - AE チャネルの上限
l_AE - AE チャンネルの下限
h_EC - 現在のバーの高予測値
l_EC - 現在のバーの低い予測値
インジケーターを操作するときのシグナル 主な信号は、チャネル AE と EC の交差点です。
l_EC ラインが h_AE ラインより上にある場合、上昇トレンドが始まる可能性があります。
h_EC ラインが l_AE ラインを下回った後、下降トレンドの始まりが予想されます。
この場合、h_AE ラインと l_AE ラインの間のチャネル幅に注意する必要があります。両者の差が大きければ大きいほど、トレンドは強くなります。 AEチャンネルによる局所的な高値・安値の達成にも注意が必要です。この時、価格変動のトレンドが最も強くなります。
カスタマイズ可能な指標パラメータ インディケータを設定するに
AIS 正しい平均インジケーターを使用すると、市場でのトレンドの動きの始まりを設定できます。インジケーターのもう 1 つの重要な品質は、トレンドの終わりの明確なシグナルです。指標は再描画または再計算されません。
表示値 h_AE - AE チャネルの上限
l_AE - AE チャンネルの下限
h_EC - 現在のバーの高予測値
l_EC - 現在のバーの低い予測値
インジケーターを操作するときのシグナル 主な信号は、チャネル AE と EC の交差点です。
l_EC ラインが h_AE ラインより上にある場合、上昇トレンドが始まる可能性があります。
h_EC ラインが l_AE ラインを下回った後、下降トレンドの始まりが予想されます。
この場合、h_AE ラインと l_AE ラインの間のチャネル幅に注意する必要があります。両者の差が大きければ大きいほど、トレンドは強くなります。 AEチャンネルによる局所的な高値・安値の達成にも注意が必要です。この時、価格変動のトレンドが最も強くなります。
カスタマイズ可能な指標パラメータ インディケータを設定するに
このスクリプトは、さまざまなウィンドウ関数の重みを評価するように設計されています。これらのウィンドウ機能に基づいて構築されたインジケーターは、 https：//www.mql5.com/ru/market/product/72160 からダウンロードできます。 入力パラメータ： iPeriod –インジケーター期間。 iPeriod> = 2 iCenterは、ウィンドウ関数の中心が配置される参照のインデックスです。デフォルトでは、このパラメーターは0です。ウィンドウの中心はインジケーターの中心と一致します。 1 <= iCenter <= iPeriodの場合、ウィンドウ関数の中心がシフトし、その結果、インジケーターのいくつかの特性が変化します。図1では、中心の選択がウィンドウ機能とインジケーターの表示にどのように影響するかを確認できます。このパラメータは、0.5刻みで変更できます。 Histogramwidth-ヒストグラムの幅。 Histogramcolor-ヒストグラムの色。 Showduration-期間を表示します。 スクリーンショット-このオプションを有効にすると、画像
FREE
このスクリプトは、さまざまなウィンドウ関数の重みを評価するように設計されています。これらのウィンドウ機能に基づいて構築されたインジケーターは、 https：//www.mql5.com/ru/market/product/72160 からダウンロードできます。 入力パラメータ： iPeriod –インジケーター期間。 iPeriod> = 2 iCenterは、ウィンドウ関数の中心が配置される参照のインデックスです。デフォルトでは、このパラメーターは0です。ウィンドウの中心はインジケーターの中心と一致します。 1 <= iCenter <= iPeriodの場合、ウィンドウ関数の中心がシフトし、その結果、インジケーターのいくつかの特性が変化します。図1では、中心の選択がウィンドウ機能とインジケーターの表示にどのように影響するかを確認できます。このパラメータは、0.5刻みで変更できます。 Histogramwidth-ヒストグラムの幅。 Histogramcolor-ヒストグラムの色。 Showduration-期間を表示します。 スクリーンショット-このオプションを有効にすると、画像
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時系列を滑らかにするために、さまざまなウィンドウ機能を使用できます。ウィンドウ機能は、スムージングのレベル、ノイズ抑制などの特性が互いにかなり異なる場合があります。このインジケーターを使用すると、メインウィンドウの機能を実装し、財務時系列でのパフォーマンスを評価できます。 インジケーターパラメーター： iPeriod –インジケーター期間。 iPeriod> = 2 iCenter は、ウィンドウ関数の中心が配置される参照のインデックスです。デフォルトでは、このパラメーターは0です。ウィンドウの中心はインジケーターの中心と一致します。 1 <= iCenter <= iPeriodの場合、ウィンドウ関数の中心がシフトし、その結果、インジケーターのいくつかの特性が変化します。図1では、中心の選択がウィンドウ機能とインジケーターの表示にどのように影響するかを確認できます。このパラメータは、0.5刻みで変更できます。 一部のウィンドウ関数は、追加のパラメーター（ParameterAおよびParameterB）を使用します。それらはウィンドウの重みに影響します。このため、インジケーターの
時系列を滑らかにするために、さまざまなウィンドウ機能を使用できます。ウィンドウ機能は、スムージングのレベル、ノイズ抑制などの特性が互いにかなり異なる場合があります。このインジケーターを使用すると、メインウィンドウの機能を実装し、財務時系列でのパフォーマンスを評価できます。 インジケーターパラメーター： iPeriod –インジケーター期間。 iPeriod> = 2 iCenter は、ウィンドウ関数の中心が配置される参照のインデックスです。デフォルトでは、このパラメーターは0です。ウィンドウの中心はインジケーターの中心と一致します。 1 <= iCenter <= iPeriodの場合、ウィンドウ関数の中心がシフトし、その結果、インジケーターのいくつかの特性が変化します。図1では、中心の選択がウィンドウ機能とインジケーターの表示にどのように影響するかを確認できます。このパラメータは、0.5刻みで変更できます。 一部のウィンドウ関数は、追加のパラメーター（ParameterAおよびParameterB）を使用します。それらはウィンドウの重みに影響します。このため、インジケーターの
数列の一つに「森林火災数列」があります。これは、最も美しい新しいシーケンスの 1 つとして認識されています。その主な特徴は、このシーケンスが線形トレンドを回避することです。最短のものであってもです。この指標の基礎を形成したのはこのプロパティです。 財務時系列を分析する場合、この指標は可能なすべての傾向オプションを拒否しようとします。そして失敗した場合にのみ、トレンドの存在を認識し、適切なシグナルを発します。このアプローチにより、新しいトレンドの始まりの瞬間を正しく判断できます。ただし、偽陽性の可能性もあります。それらの数を減らすために、このインジケーターに追加のフィルターが追加されました。新しいバーが開くとシグナルが生成されます。いずれの場合も再描画は発生しません。 指標パラメータ: Applied Price - 適用価格定数; Period Main - インディケータのメイン期間、その有効な値は 5 ～ 60 です。 Period Additional - 追加の期間。このパラメーターの有効な値は 5 ～ 40 です。 Signal Filter - 追加の信号
数列の一つに「森林火災数列」があります。これは、最も美しい新しいシーケンスの 1 つとして認識されています。その主な特徴は、このシーケンスが線形トレンドを回避することです。最短のものであってもです。この指標の基礎を形成したのはこのプロパティです。 財務時系列を分析する場合、この指標は可能なすべての傾向オプションを拒否しようとします。そして失敗した場合にのみ、トレンドの存在を認識し、適切なシグナルを発します。このアプローチにより、新しいトレンドの始まりの瞬間を正しく判断できます。ただし、偽陽性の可能性もあります。それらの数を減らすために、このインジケーターに追加のフィルターが追加されました。新しいバーが開くとシグナルが生成されます。いずれの場合も再描画は発生しません。 指標パラメータ: Applied Price - 適用価格定数; Period Main - インディケータのメイン期間、その有効な値は 5 ～ 60 です。 Period Additional - 追加の期間。このパラメーターの有効な値は 5 ～ 40 です。 Signal Filter - 追加の信号フィルター、有効
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。 iFactorを使用す
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
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 -EAが価格変動統計を収集する時間枠を設定します。利益の少ない多数のエントリを使用する取引戦略（スキャルピングなど）
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 -EAが価格変動統計を収集する時間枠を設定します。利益の少ない多数のエントリを使用する取引戦略（スキャルピングなど）
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。 チャネルを計算した後、インジケーターは実際の価格変動を分析し、ポジションの開始と終了に関する推奨事項を提供します。青い点-購入ポジションを開く、赤-売りポジションを開く。対応する十字架は、もしあれば、特定の位置を閉じることを推奨しています。すべての信号が同じ強度と精度を持っているわけではないことを覚えておく必要があります。場合によっては、正しい方向への価格変動がすぐに終了するため、大きな利益を得ることができなくなります。信号が損失につながる状況もあります（そのような信号の例は最後の図に示されています）。これらの機能を考慮して、次のことをお勧めします-変動テイク利益を使用します。その値は、現在の市場の状況に応じて変更できます。また、不採算ポジションをクローズする合図が出る前にクローズするようにス
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。 チャネルを計算した後、インジケーターは実際の価格変動を分析し、ポジションの開始と終了に関する推奨事項を提供します。青い点-購入ポジションを開く、赤-売りポジションを開く。対応する十字架は、もしあれば、特定の位置を閉じることを推奨しています。すべての信号が同じ強度と精度を持っているわけではないことを覚えておく必要があります。場合によっては、正しい方向への価格変動がすぐに終了するため、大きな利益を得ることができなくなります。信号が損失につながる状況もあります（そのような信号の例は最後の図に示されています）。これらの機能を考慮して、次のことをお勧めします-変動テイク利益を使用します。その値は、現在の市場の状況に応じて変更できます。また、不採算ポジションをクローズする合図が出る前にクローズするようにス
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。 このパラメーターの値が小さいほど、インジケーターは最新の価格変動に強く反応します。このパラメータの値を大きくすると、長期的な傾向を強調することができます。さまざまなiPeriod値を使用したイン
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。 このパラメーターの値が小さいほど、インジケーターは最新の価格変動に強く反応します。このパラメータの値を大きくすると、長期的な傾向を強調することができます。さまざまなiPeriod値を使用したイン
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。 Cl
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。 Cl
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 Shift-現
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 Shift-現
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
Kolmogorov-Zhurbenkoフィルターは、スペクトル漏れを排除するように設計された特別なウィンドウ関数と見なすことができます。このフィルターは、確率的（財務を含む）時系列を平滑化するのに最適です。 このフィルターに基づくインジケーターには、以下のパラメーターが含まれています。 iLength-フィルターの作成に使用された元の長方形ウィンドウの周期。有効な値は2〜255です。 iDegree-フィルターの順序。 iDegree = 0の場合、単純な移動平均が取得されます。 iDegree = 1の場合、三角形の移動平均が得られます。次数が高いほど、スムージングとノイズ抑制が向上します。許可される値は2〜255です。また、このパラメーターは、インジケーターの最終期間= iLength + iDegree *（iLength-1）に影響します。 iMultiplier-フィルター値からカウントされた標準偏差の数を示す乗数。
インジケーターの外観は写真に示されています。
Kolmogorov-Zhurbenkoフィルターは、スペクトル漏れを排除するように設計された特別なウィンドウ関数と見なすことができます。このフィルターは、確率的（財務を含む）時系列を平滑化するのに最適です。 このフィルターに基づくインジケーターには、以下のパラメーターが含まれています。 iLength-フィルターの作成に使用された元の長方形ウィンドウの周期。有効な値は2〜255です。 iDegree-フィルターの順序。 iDegree = 0の場合、単純な移動平均が取得されます。 iDegree = 1の場合、三角形の移動平均が得られます。次数が高いほど、スムージングとノイズ抑制が向上します。許可される値は2〜255です。また、このパラメーターは、インジケーターの最終期間= iLength + iDegree *（iLength-1）に影響します。 iMultiplier-フィルター値からカウントされた標準偏差の数を示す乗数。
インジケーターの外観は写真に示されています。
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
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 ラプラス分布の主な利点は、引数値の範囲が広い
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 ラプラス分布の主な利点は、引数値の範囲が広い
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 トレーディングでのこの指標の使用は、価格が最高または最低レベルを超えた後、平均値に戻る可能性が高いという仮定に基づいています。つまり、価格が
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 トレーディングでのこの指標の使用は、価格が最高または最低レベルを超えた後、平均値に戻る可能性が高いという仮定に基づいています。つまり、価格が
一部のトレーダーは、取引中に取引セッションによってガイドされます。図1は、1週間の平均価格変動を示しています。異なる日の取引セッションは、その期間と活動が異なることがわかります。 この指標は、週周期内の特定の間隔での平均価格変動を推定するように設計されています。これは、価格の上下の動きを個別に考慮し、市場で高いボラティリティが発生する可能性がある瞬間を判断することを可能にします。 チャートでは、上向きの動きは正中線の上に表示され、下向きの動きは正中線の下に表示されます。緑のヒストグラムは、履歴データから計算された平均的な動きを示しています。赤いヒストグラムは実際の価格変動を示しています。ポイント単位の価格変動の累積差が右上隅に追加で表示されます。カウンターは毎週初めにゼロにリセットされます。 インジケーターは、すべての時間枠M1〜D1で機能します。すべてのインジケータ設定はその外観に関連しており、その動作には影響しません。 リアルタイムで作業する場合、インジケーターはシンボルのチャートから利用可能なデータを使用します。また、ストラテジーテスターでインジケーターを使用する場合は、履歴に
一部のトレーダーは、取引中に取引セッションによってガイドされます。図1は、1週間の平均価格変動を示しています。異なる日の取引セッションは、その期間と活動が異なることがわかります。 この指標は、週周期内の特定の間隔での平均価格変動を推定するように設計されています。これは、価格の上下の動きを個別に考慮し、市場で高いボラティリティが発生する可能性がある瞬間を判断することを可能にします。 チャートでは、上向きの動きは正中線の上に表示され、下向きの動きは正中線の下に表示されます。緑のヒストグラムは、履歴データから計算された平均的な動きを示しています。赤いヒストグラムは実際の価格変動を示しています。ポイント単位の価格変動の累積差が右上隅に追加で表示されます。カウンターは毎週初めにゼロにリセットされます。 インジケーターは、すべての時間枠M1〜D1で機能します。すべてのインジケータ設定はその外観に関連しており、その動作には影響しません。 リアルタイムで作業する場合、インジケーターはシンボルのチャートから利用可能なデータを使用します。また、ストラテジーテスターでインジケーターを使用する場合は、履歴に
このスクリプトは、乱数ジェネレータを使用した貿易取引のシミュレーションに基づいています。これにより、同じ入力パラメータでもまったく異なる結果を得ることができます。スクリプトを実行すると、ダイアログボックスが開き、そこで外部変数に必要な値を設定できます。 ブロックでは、TradingOptionsは取引のシミュレーションに必要な基本パラメータを定義します。 StartBalance - トレードバランスの初期サイズを設定します。 NumberTrade - スクリプトの実行時にモデル化される取引トランザクションの数を設定します。多かれ少なかれ有意な結果を得るためには、このパラメータが30より大きいことが必要です。 ProbilityWinning - 勝ち取引の確率。パーセンテージで示され、1から99までの有効値。 Min.StopLoss - StopLossの最小値をポイントで示します。これは、取引操作をモデル化するときに使用されます。 Max.StopLoss - StopLossの最大値をポイント単位で設定します。 PositiveWin - この変数
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このスクリプトは、乱数ジェネレータを使用した貿易取引のシミュレーションに基づいています。これにより、同じ入力パラメータでもまったく異なる結果を得ることができます。スクリプトを実行すると、ダイアログボックスが開き、そこで外部変数に必要な値を設定できます。 ブロックでは、TradingOptionsは取引のシミュレーションに必要な基本パラメータを定義します。 StartBalance - トレードバランスの初期サイズを設定します。 NumberTrade - スクリプトの実行時にモデル化される取引トランザクションの数を設定します。多かれ少なかれ有意な結果を得るためには、このパラメータが30より大きいことが必要です。 ProbilityWinning - 勝ち取引の確率。パーセンテージで示され、1から99までの有効値。 Min.StopLoss - StopLossの最小値をポイントで示します。これは、取引操作をモデル化するときに使用されます。 Max.StopLoss - StopLossの最大値をポイント単位で設定します。 PositiveWin - この変数は
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ストップロスとテイクプロフィットのレベルを選択すると、トレーディングの全体的なパフォーマンスに非常に強い影響を与える可能性があります。貿易取引の明白なパラメータ - 可能な勝利または予想される損失の大きさ - に加えて、StopLossおよびTakeProfitのレベルもまた、取引の予想期間、および一般的な取引の収益性に影響します。 「 AIS-ODT 」スクリプトを使用して最適なトランザクション期間をすでに決定している場合は、StopLossおよびTakeProfitレベルに関連したパラメーターの決定を始めることができます。 これを行うには、以下の手順に従います。最初に、私達は1つの方向か別の方向のすべての可能な価格偏差を決定し、一定時間内にそれらを達成する確率を計算します。その後、その規模、確率、および利益の期待値を考慮して、StopLossとTakeProfitの最も最適なレベルを計算できます。 これを行うには、目的の通貨ペアと目的の時間枠のチャートでスクリプトを実行します。プロパティウィンドウでILBパラメータを使用して、取引ポジションの希望期間を小節数で設定します。ユーティリ
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ストップロスとテイクプロフィットのレベルを選択すると、トレーディングの全体的なパフォーマンスに非常に強い影響を与える可能性があります。貿易取引の明白なパラメータ - 可能な勝利または予想される損失の大きさ - に加えて、StopLossおよびTakeProfitのレベルもまた、取引の予想期間、および一般的な取引の収益性に影響します。 「 AIS-ODT 」スクリプトを使用して最適なトランザクション期間をすでに決定している場合は、StopLossおよびTakeProfitレベルに関連したパラメーターの決定を始めることができます。 これを行うには、以下の手順に従います。最初に、私達は1つの方向か別の方向のすべての可能な価格偏差を決定し、一定時間内にそれらを達成する確率を計算します。その後、その規模、確率、および利益の期待値を考慮して、StopLossとTakeProfitの最も最適なレベルを計算できます。 これを行うには、目的の通貨ペアと目的の時間枠のチャートでスクリプトを実行します。プロパティウィンドウでILBパラメータを使用して、取引ポジションの希望期間を小節数で設定します。ユーティリ
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このスクリプトは、トレーダーが可能な利益と損失の比率が最適になる貿易取引の平均期間を決定できるように設計されています。 まず、貿易取引の最適期間を決定するための一般的なアプローチを見てみましょう。以下の変数を紹介します。 R - トランザクションの結果 T - トランザクションが開かれていた時間 W - 前のトランザクションの終了と次のトランザクションの開始の間の時間 すべてのトレーダーは、最短時間で最大の利益を得ることを目指しています。この欲求は次の簡単な表現で説明できます。 R/(T+W)→max 。 変数 T と W がトレードの合計期間と行われたトランザクションの数の両方に依存することは明らかです。トランザクションの平均期間を ATD 、トランザクションの合計数を N とします。その場合、トランザクションの平均期間は、合計の平方根に比例して増加するはずです。つまり、 ATD~√N しかし、現存する十分に根拠のある質問があります - 他の取引期間と同等の取引期間はありますか？そして、取引期間はトレーディング業務の結果にどのように影響しますか？提起された質問への回答を得るた
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このスクリプトは、トレーダーが可能な利益と損失の比率が最適になる貿易取引の平均期間を決定できるように設計されています。 まず、貿易取引の最適期間を決定するための一般的なアプローチを見てみましょう。以下の変数を紹介します。 R - トランザクションの結果 T - トランザクションが開かれていた時間 W - 前のトランザクションの終了と次のトランザクションの開始の間の時間 すべてのトレーダーは、最短時間で最大の利益を得ることを目指しています。この欲求は次の簡単な表現で説明できます。 R/(T+W)→max 。 変数 T と W がトレードの合計期間と行われたトランザクションの数の両方に依存することは明らかです。トランザクションの平均期間を ATD 、トランザクションの合計数を N とします。その場合、トランザクションの平均期間は、合計の平方根に比例して増加するはずです。つまり、 ATD~√N しかし、現存する十分に根拠のある質問があります - 他の取引期間と同等の取引期間はありますか？そして、取引期間はトレーディング業務の結果にどのように影響しますか？提起された質
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