Inficador "Variation Index" - indicador para MetaTrader 4

Hoje em dia, os representantes mais populares das funções de tempo fractal são as séries temporais financeiras. A estrutura fractal dessas séries é bem conhecida.

De acordo com Mandelbrot, há uma "reformulação famosa no mercado dizendo que o movimento de ações e moedas é independente da escala de tempo e

preço. Um observador não pode dizer se uma informação se refere às mudanças semanais, diárias ou de hora em hora apenas olhando para a aparência do gráfico" [1].

Normalmente, o expoente de Hurst é calculado [2] para determinar a dimensão fractal.

No entanto, para um cálculo de confiança este expoente necessita de uma enorme quantidade de dados (~ 10^3) e muita comparação com o tempo das tendências de negociação.

O autor [1] interpôs as características do fractal - o índice de variação (m) que está intimamente relacionado com a dimensão comum do fractal.

Diferente do exponente de Hurst, onde a quantidade de informação necessária na determinação do índice é inferior a um fator de valor dois.

Isso leva a usá-lo como uma características local para a determinação da dinâmica das séries de preços. Se m < 0.5, pode ser interpretado como uma tendência e m > 0.5 - como uma lateralidade.

Então o indicador sugerido calcula o índice de variação num intervalo anterior, que é 2^N. O parâmetro "n" é especificado pelo usuário.

As regras comuns de aplicação indicador são as seguintes:

• Se o valor do indicador é inferior a 0,5 então existe tendência do mercado.
• O valor extremamente baixo muitas vezes precede o fim (correção) da tendência atual.
• Se o valor do indicador é superior a 0,5 então existe um mercado de lateralidade.
• O valor extremamente alto muitas vezes precede o início das tendências consideráveis.
• Se o valor do indicador é próximo de 0.5, significa um estado indefinido do mercado.

Literatura:

1. M.M. Dubovikov e outros. 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.