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이는 가격 시계열이 '랜덤 워크', 특히 가우스 '랜덤 워크'를 나타낸다는 가설을 테스트할 수 있는 간단한 분석(비신호, 일회성 계산) 지표입니다. 이는 적어도 변동성 측면에서 가격 증분을 균등하게 분포하고 더 안정적이며 예측 가능한 시계열로 변환하는 파라메트릭 변환을 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

아시다시피, "랜덤 워크" 변수가 N 단계 후에 이동할 것으로 예상되는 거리는 표준 편차에 sqrt(N) 또는 N^0.5를 곱한 값으로 추정됩니다.

이 인디케이터는 미리 정의된 바의 하위 범위에 대한 "평균" 가격 변동(바당) 통계를 계산합니다. "평균화"는 0.1부터 1까지 0.1단계로 열거되는 계수인 F의 거듭제곱으로 취한 거리(주어진 N까지의 막대 수)에 대해 수행됩니다.

현재 차트에서 사용 가능한 모든 막대는 최대 N개의 막대로 구성된 슬라이딩 창에서 통계를 수집하는 데 사용됩니다.

그런 다음 지표는 다양한 F 중에서 가장 "규칙적인" 균일한 통계 분포를 찾고 이 계수(최적이라고 간주되는)에 대한 히스토그램을 표시합니다(일반적으로 0.5 또는 0.6). 히스토그램의 각 열은 해당 거래 기간(바 수)에 대한 바당 포인트의 "평균" 델타이며, 여기서 "평균화"는 N^F로 이루어집니다(F=1이면 표준 평균화).

인디케이터는 통계 곡선의 "규칙성"(평탄도)을 자동으로 감지하기 위해 다양한 방법을 사용할 수 있습니다:

  • 최소 분산;
  • 트리플 M(평균, 중앙값, 모드) 간의 최소 차이(제곱 오차);
  • 지니 계수의 최소값;

최적의 계수를 알면 다음과 같은 경우에 유용할 수 있습니다:

  • 신경망 및 기타 머신러닝 알고리즘의 입력 데이터(가격 변동) 정규화;
  • 변동성 트레이딩 시스템에서 분석을 위해 단일 입력 벡터로 샘플링하기 위한 충분한 수의 바 추정;
  • 이상 징후(비표준 F 또는 분포 곡선의 특이점)가 있는 심볼 및/또는 시간대 감지;

입력

  • 기간 - 가격대 통계를 수집하는 데 사용할 최대 막대 거리(N), 기본값은 200입니다;
  • 계수 - 거리에 대한 "평균화"를 위한 지수, 기본값 0 - 자동 감지를 의미하며, 추정을 위해 0.0에서 1.0 사이의 사용자 지정 값(예: 0.525)을 입력할 수 있습니다;
  • 방법 - 균일성 추정 방법 중 하나: 분산, triple_M, 지니;
  • MaxBars - 통계를 계산할 막대의 제한으로, 기본적으로 0이며 사용 가능한 모든 막대를 의미합니다;
참고: 차트에 무제한 또는 수십만 개의 막대를 사용하는 경우 계산에 시간이 걸릴 수 있습니다. 이 문제가 있는 경우 막대 수를 수만 개로 제한하는 것을 고려하세요.

출력

표시기는 거리 범위(1..기간)의 각 거리와 선택한 균일성 요인에 대한 막대당 평균 가격 변화의 파란색 히스토그램을 표시합니다.

또한 지속적으로 증가하는 막대 수(거리)는 참고용으로 두 번째 히스토그램(주황색)으로 표시됩니다.

테스트된 요인의 전체 표와 현재 시계열의 해당 메트릭이 로그에 인쇄됩니다.

XAGUSD.c D1, Max.Distance: 500, Bars: 2641
Factor: 0.4, Result: var(0.4) mmm(0.4) gini(0.4)*
    [factor]  [mean] [variance] [skewness] [kurtosis] [median]  [mode] [mmmse]  [gini]
[0]  0.10000 1.85217    0.21976   -0.87694    0.07751  1.95822 2.30853 0.33811 0.13930
[1]  0.20000 1.07575    0.04083   -1.12699    0.96219  1.12715 1.25786 0.13285 0.10093
[2]  0.30000 0.62887    0.00525   -1.54472    3.00927  0.64878 0.68616 0.04114 0.05943
[3]  0.40000 0.37043    0.00021   -2.90499   13.36923  0.37546 0.37502 0.00394 0.01753
[4]  0.50000 0.22015    0.00028    1.53459    1.38333  0.21532 0.21461 0.00426 0.03779
[5]  0.60000 0.13222    0.00064    1.98696    4.05157  0.12372 0.10902 0.01661 0.09162
[6]  0.70000 0.08041    0.00072    2.60714    8.60950  0.07122 0.05862 0.01551 0.15135
[7]  0.80000 0.04964    0.00065    3.39070   15.85717  0.04099 0.03149 0.01289 0.21637
[8]  0.90000 0.03119    0.00054    4.37643   27.17457  0.02359 0.01692 0.01018 0.28652
[9]  1.00000 0.02002    0.00044    5.57319   43.86448  0.01358 0.00909 0.00787 0.36126

스크린샷

다음 스크린샷은 3개의 시간대에 대한 지표를 보여줍니다: D1, H1, M1.

각 차트에는 지표의 인스턴스가 2개씩 포함되어 있습니다:

  • 위쪽은 지니에 의한 F 자동 감지를 위해 구성되었으며, 발견 된 값 (0.4 한 번, 0.5 두 번 변경)이 제목에 별표로 표시되어 표시됩니다;
  • 아래쪽은 미리 정의된 F=0.6으로 구성됩니다;

2 지표 XAGUSD,D1의 균일성 계수

2개의 지표 균일성 계수 XAGUSD, D1


2 지표 XAGUSD,H1의 균일성 계수

2개 지표 균일성 계수 XAGUSD,H1


2 지표 XAGUSD,M1의 균일성 계수

2 지표 XAGUSD,M1의 균일성 계수



MetaQuotes Ltd에서 영어로 번역함.
원본 코드: https://www.mql5.com/en/code/57975

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