AIS Adaptive Trend Smoothing MT5
- Indicadores
- Aleksej Poljakov
- Versão: 1.0
- Ativações: 5
Para isolar componentes de longo prazo e não aleatórios, é necessário saber não apenas quanto o preço mudou, mas também como essas mudanças
ocorreram. Em outras palavras, estamos interessados não apenas nos valores dos níveis de preços, mas também na ordem em que esses
níveis se substituem uns aos outros. Por meio dessa abordagem, é possível encontrar fatores estáveis e de longo prazo que
influenciam (ou podem influenciar) a mudança de preço em um determinado ponto no tempo. E o conhecimento desses fatores permite que
você faça uma previsão mais ou menos precisa.
Vamos determinar quais resultados específicos queremos obter da análise de séries financeiras no tempo:
• Primeiro de tudo, precisamos destacar a tendência, se ela estiver presente no mercado;• em segundo lugar, precisamos identificar componentes periódicos;• em terceiro lugar, os resultados devem ser suficientemente estáveis para serem usados na previsão;• e, finalmente, nosso método de análise deve se adaptar à situação atual do mercado.
Para cumprir as condições especificadas, utilizamos uma análise de regressão das alterações de preços relativos e fazemos um indicador com
base nesse modelo. O algoritmo deste indicador é baseado no aprendizado de dados históricos e seu trabalho está sob o controle completo
do comerciante.
- LH é um parâmetro que determina o número de barras usadas para suavizar a série financeira. Seu valor permitido está entre 0 e 255.
- UTS é um parâmetro que afeta a velocidade e a profundidade do aprendizado. Seu valor também está dentro de 0 - 255. Se o valor de UTS for zero, o aprendizado ocorre ao longo do histórico. Em todos os outros casos, o conjunto de treinamento é atualizado de tempos em tempos. Essa atualização ocorre com mais frequência quanto menor o valor UTS.
A principal desvantagem deste indicador é que ao suavizar as séries financeiras são consideradas estacionárias, o que pode causar algum
atraso.
