AIS Trade Channel Index MT5

Ao analisar séries temporais financeiras, os pesquisadores geralmente fazem uma suposição preliminar de que os preços são distribuídos de acordo com a lei normal (Gaussiana). Essa abordagem se deve ao fato de que um grande número de processos reais pode ser simulado usando a distribuição normal. Além disso, o cálculo dos parâmetros desta distribuição não apresenta grandes dificuldades. No entanto, quando aplicada aos mercados financeiros, a distribuição normal nem sempre funciona. Os retornos dos instrumentos financeiros geralmente têm uma forma diferente do normal. Emissões muito frequentes e / ou grandes levam ao uso das chamadas distribuições de "caudas pesadas". Ao construir este indicador, assumiremos que os níveis de preços estão sujeitos à distribuição de Laplace. A principal diferença entre essa distribuição é que ela permite uma gama de valores muito mais ampla. Graças a isso, a distribuição de Laplace permite simular movimentos de preços. Além disso, a distribuição de Laplace é composta e, portanto, pode ser usada em situações onde valores altos e baixos ocorrem em condições diferentes. Distribuição em si Na aparência, difere significativamente do normal. E a forma e a localização do gráfico dependem de dois parâmetros - be m.

Ajuste de nível

A principal vantagem da distribuição de Laplace é a grande variedade de valores de argumento. Portanto, ao usar a distribuição normal, a maioria dos valores fica na faixa de –3 a +3. E ao usar a distribuição de Laplace, o intervalo se expande para –5 ... + 5. Assim, torna-se possível classificar com mais precisão as mudanças de preço e tomar decisões comerciais mais informadas. A probabilidade aproximada de o preço estar dentro dos limites especificados é mostrada na tabela.

Range Probability,% Subrange Probability,%
1…+1 
63,2 
0…1 
31,6 
2…+2 
86,5 
1…2 
11,6 
3…+3 
95,0 
2…3 
4,3 
4…+4 
98,2 
3…4 
1,6 
5…+5 
99,3 
4…5 
0,6 

Em geral, a probabilidade de que o valor do indicador alcance o valor z pode ser calculada usando a fórmula:

Probabilidade = (1-exp⁡ (- | z |)) * 100% / 2

E os limites do intervalo que correspondem a uma determinada probabilidade podem ser calculados da seguinte forma:

Nível = ± ln⁡ (1-Probabilidade / 100), 0≤ Probabilidade <100

Existem dois tipos de níveis que podem ser usados ​​para negociação.

Type I
Type II
Probability Range Probability 
Range 
1/2 
±0.693 2/3 
±1.099
3/4 
±1.386 8/9 
±2.198
7/8 
±2.079 26/27 
±3.297
15/16 
±2.772 80/81 
±4.396
31/32 
±3.466 242/243 
±5.495

O primeiro tipo de níveis pode ser usado como um filtro adicional como parte de uma estratégia comercial existente. O segundo tipo de níveis pode ser usado para tomar decisões comerciais independentes.

Interpretando resultados

Ao usar o indicador na negociação, duas regras básicas se aplicam: abrir uma posição de compra com um valor negativo; abrindo uma posição de venda com um valor positivo. Deve-se lembrar que quanto mais o indicador se desvia da linha zero, maior é a probabilidade de sucesso.

Configuração do indicador

Para configurar o indicador, você precisa definir os valores dos níveis (você pode usar ambos os recomendados e calculá-los você mesmo). Considerando as especificidades dos cálculos, o iPeríoddeve ser superior a 5. A escolha da constante de preço depende da estratégia de negociação.

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Temirlan Kdyrkhan
SmartScalping is a powerful trading companion designed to generate high-probability entry signals with dynamic TP/SL/DP levels based on volatility. Built-in performance tracking shows win/loss stats, PP1/PP2 hits, and success rates — all updated live. Key Features: Buy/Sell signals with adaptive volatility bands Real-time TP/SL/DP levels based on ATR Built-in MA Filter with optional ATR/StdDev volatility Performance stats panel (Success, Profit/Loss, PP1/PP2) Alerts via popup, sound, push, or e
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O indicador AIS Correct Averages permite definir o início de um movimento de tendência no mercado. Outra qualidade importante do indicador é um sinal claro do fim da tendência. O indicador não é redesenhado ou recalculado. Valores exibidos h_AE - limite superior do canal AE l_AE - limite inferior do canal AE h_EC - Valor previsto alto para a barra atual l_EC - Valor previsto baixo para a barra atual Sinais ao trabalhar com o indicador O sinal principal é a interseção dos canais AE e EC. U
O indicador de média móvel ponderada AIS calcula uma média móvel ponderada e permite determinar o início de um movimento de mercado de tendência. Os coeficientes de peso são calculados levando em consideração as características específicas de cada barra. Isso permite que você filtre os movimentos aleatórios do mercado. O principal sinal que confirma o início de uma tendência é uma mudança na direção das linhas do indicador e o preço cruzando as linhas do indicador. WH (linha azul) é a média
O indicador AIS Advanced Grade Feasibility foi projetado para prever os níveis que o preço pode atingir no futuro. Seu trabalho é analisar as últimas três barras e construir uma previsão com base nisso. O indicador pode ser usado em qualquer período de tempo e em qualquer par de moedas. Com a ajuda de configurações, você pode obter a qualidade desejada da previsão. Profundidade da previsão - define a profundidade de previsão desejada em barras. Este parâmetro é recomendado para ser selecionado
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 mov
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 a
MinDeposit
Aleksej Poljakov
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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
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.
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Este indicador implementa um processo de suavização linear simples. Uma das desvantagens da suavização exponencial é o rápido decaimento do sinal. Isso torna impossível rastrear totalmente as tendências de longo prazo na faixa de preço. A suavização linear permite ajustar com mais precisão e precisão a filtragem de sinal. O indicador é configurado selecionando os parâmetros: LP - este parâmetro permite selecionar o período de suavização. Quanto maior o seu valor, mais tendências de longo pra
Este indicador é um filtro híbrido sequencial baseado em uma combinação de propriedades médias e médias móveis. Usar a mediana permite filtrar outliers anormais e impulsos aleatórios nos valores da série de preços. Ao mesmo tempo, o filtro mediano não atua na tendência do movimento dos preços, deixando-o inalterado. Como o filtro mediano não é linear, a média usando uma média móvel simples é usada para suavizar seus valores. Essa abordagem nos permite identificar com mais precisão não apenas a
Este indicador é uma combinação de dois filtros Lanczos modificados. O primeiro filtro serve para extrapolar o preço. Com base em valores anteriores, ele prevê um possível movimento de preços dentro da barra atual. Isto é, mostra qual seria o preço se as tendências passadas permanecessem inalteradas. O segundo filtro para suavizar e calcular a média de preços dentro da janela, determinado pelo nível do filtro. Graças à seleção de pesos, este filtro responde mais ativamente ao componente periódic
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Vejamos a natureza das mudanças de preço no mercado Forex, não prestando atenção às razões pelas quais essas mudanças ocorrem. Essa abordagem nos permitirá identificar os principais fatores que afetam o movimento dos preços. Por exemplo, vamos considerar os preços de abertura das barras no par de moedas EUR-USD e no período de tempo H1. Por esses preços, construímos o diagrama de Lameray (Figura 1). Neste diagrama, pode-se ver que o movimento dos preços ocorre basicamente de acordo com uma equaç
Este indicador é mais informativo. Seu trabalho é baseado na suposição de que o movimento de preços no mercado pode ser escrito como o barulho de uma cor que depende dos valores dos preços dos parâmetros de distribuição. Isso torna possível analisar a variação dos preços dos diferentes partidos, e considerando o movimento de preços como o som de uma determinada cor, você pode obter informações sobre a situação atual no mercado e fazer uma previsão sobre o comportamento dos preços. Na análise do
Apesar de algumas desvantagens do indicador “ AIS Color Noise Filter ”, a ideia de usá-lo para suavizar a série de preços e os preços previstos parece bastante atraente. Isso se deve a vários motivos: em primeiro lugar, tendo em conta vários componentes de ruído permite construir uma previsão sobre fatores independentes uns dos outros, o que pode melhorar a qualidade da previsão; em segundo lugar, as características de ruído da série de preços se comportam de maneira bastante estável ao longo d
Muitas vezes, no estudo das séries financeiras, aplica-se a suavização. Usando suavização, você pode remover componentes de alta freqüência - acredita-se que eles são causados ​​por fatores aleatórios e, portanto, irrelevantes. A suavização sempre inclui alguma forma de calcular a média dos dados, na qual alterações aleatórias na série temporal se absorvem mutuamente. Na maioria das vezes, para esse propósito, métodos de média móvel simples ou ponderados são usados, assim como a suavização expo
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 conheciment
Um dos métodos poderosos de análise é a modelagem de séries financeiras usando processos Levy. A principal vantagem desses processos é que eles podem ser usados ​​para modelar um grande número de fenômenos - do mais simples ao mais complexo. É suficiente dizer que a idéia do movimento dos preços fractais no mercado é apenas um caso especial dos processos de Levy. Por outro lado, com a seleção adequada de parâmetros, qualquer processo Levy pode ser representado como uma média móvel simples. A Fi
Muitas vezes, o comerciante é confrontado com a tarefa de determinar a medida em que o preço pode mudar no futuro próximo. Para este propósito, você pode usar o tipo de distribuição Johnson SB. A principal vantagem dessa distribuição é que ela pode ser usada mesmo com uma pequena quantidade de dados acumulados. A abordagem empírica usada na determinação dos parâmetros dessa distribuição permite determinar com precisão os níveis máximo e mínimo do canal de preço. Esses valores podem ser usados ​
Este indicador permite determinar a probabilidade de o preço atingir um ou outro nível. Seu algoritmo é bastante simples e baseia-se no uso de dados estatísticos nos níveis de preços de um par de moedas específico. Graças aos dados históricos coletados, é possível determinar até que ponto o preço será alterado durante a barra atual. Apesar de sua simplicidade, este indicador pode fornecer assistência inestimável na negociação. Assim, com sua ajuda, é possível determinar os níveis TakeProfit e S
Distribuições sustentáveis ​​podem ser usadas para suavizar séries financeiras. Como uma história bastante profunda pode ser usada para calcular os parâmetros de distribuição, essa suavização, em alguns casos, pode ser ainda mais eficaz em comparação com outros métodos. A figura mostra um exemplo da distribuição dos preços de abertura do par de moedas EUR-USD no período H1 por dez anos (Figura 1). Parece fascinante, não é? A principal idéia subjacente a esse indicador é determinar os parâmetr
Ao tomar decisões comerciais, é útil confiar não apenas em dados históricos, mas também na situação atual do mercado. Para tornar mais conveniente monitorar as tendências atuais do movimento do mercado, você pode usar o indicador AIS Current Price Filter . Esse indicador leva em consideração apenas as variações de preço mais significativas em uma direção ou outra. Graças a isso, é possível prever tendências de curto prazo em um futuro próximo - não importa como a situação atual do mercado se de
Ao analisar séries temporais financeiras, os pesquisadores geralmente fazem uma suposição preliminar de que os preços são distribuídos de acordo com a lei normal (Gaussiana). Essa abordagem se deve ao fato de que um grande número de processos reais pode ser simulado usando a distribuição normal. Além disso, o cálculo dos parâmetros desta distribuição não apresenta grandes dificuldades. No entanto, quando aplicada aos mercados financeiros, a distribuição normal nem sempre funciona. Os retornos do
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