Índice de Variação - indicador para MetaTrader 5

Autor Real:

Ilnur

O Índice de Variação mostra se uma tendência ou um movimento lateral está prevalecendo na série cronológica ou no comportamento aleatório.

Hoje em dia, os representantes mais populares das funções de tempo fractais são as série cronológica financeiras. A estrutura fractal dessas séries é bem conhecida e de acordo com Mandelbrot é uma  "reformulação teórica pé no chão da realidade folclórica do mercado a saber que os movimentos de ações e moedas são todos parecidos quando um gráfico do mercado é ampliado ou reduzido, de modo que é 5ts ao mesmo tempo e escala de preço." "[1].

Normalmente, para determinar a dimensão fractal, o expoente de Hurst é calculado [2]. No entanto, para confiar no cálculo deste expoente de uma enorme quantidade de dados é necessário (~ 10^3), o que é muito em comparação com a duração das tendências de negociação.

Os autores [1] interpõem as características fractais - o índice de variação (m) que está intimamente relacionado com a dimensão fractal comum. No distinto expoente de Hurst, a quantidade de informação que é necessário para a determinação do índice é inferior a um factor de 2. Isso leva a usá-lo como características locais para a determinação da dinâmica da série de preços. Se m <0.5, então pode ser interpretada como uma tendência e se m >0.5 - como lateralidade.

O indicador sugerido calcula o índice de variação no intervalo anterior, que é 2^n. O parâmetro "n" é determinado pelo usuário

As regras comuns de aplicação indicador são as seguintes:

• Se o valor do indicador é inferior a 0.5, isto significa um mercado de tendência.
• O valor extremamente baixo muitas vezes precede o fim (correção) da tendência atual.
• Se o valor do indicador é superior a 0.5, isto significa um estado de lateralidade do mercado.
• O valor extremamente elevado muitas vezes precede o início de tendências importantes.
• Se o valor do indicador é próximo de 0.5, isto significa um estado indefinido do mercado.

Referências

1. M.M. Dubovikov et al, Dimension of the Minimal Cover and Local Analysis of Fractal Time Series, 2004.
2. Edgar E. Peters, Fractal Market Analysis. Applying Chaos Theory to Investment and Economics, John Wiley & Sons, 2003.