Индекс вариации - индикатор для MetaTrader 5

Реальный автор:

Ilnur

Индекс вариации показывает, что преобладает во временном ряду - трендовая или флетовая составляющая, или же ряд ведет себя случайно.

В настоящее время наиболее популярными представителями фрактальных временных функций являются финансовые временные ряды. Фрактальная структура этих рядов хорошо известна и, по словам Мандельброта, есть "переформулировка известной рыночной поговорки, что движения акций или валют вполне похожи, независимо от масштаба времени и цены. Наблюдатель не может сказать по внешнему виду графика, относятся ли данные к недельным, дневным или же часовым изменениям" [1].

Для определения фрактальной размерности обычно вычисляют показатель Херста [2]. Однако для надежного вычисления этого показателя требуется большой объем данных (~10^3), что слишком много по сравнению с продолжительностью торгуемых трендов. Авторами [1] вводится новая фрактальная характеристика - индекс вариации (m), тесно связанного с обычной фрактальной размерностью.

В отличие от показателя Херста для определения индекса вариации требуется данных на два порядка меньше. Это приводит к возможности использовать его в качестве локальной характеристики, определяющей динамику ценового ряда. При этом случай m<0.5 может быть интерпретирован как тренд, а случай m>0.5 - как флэт.

Предлагаемый индикатор вычисляет индекс вариации на предшествующем интервале длины 2^n. Параметр n задается пользователем.

Общие правила применения индикатора следующие:

• Значение индикатора ниже 0.5 означает трендовое состояние рынка;
• Экстремально низкое значение часто предшествует концу (коррекции) текущего тренда;
• Значение индикатора выше 0.5 означает флэтовое состояние рынка;
• Экстремально высокое значение часто предшествует началу значительных трендов;
• Значение индикатора в районе 0.5 означает неопределенное состояние рынка.

Впервые этот индикатор был выполнен на MQL4 и опубликован в CodeBase на mql4.com 06.10.2008.

Литература

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.
   Эдгар Петерс, Фрактальный анализ финансовых рынков. Применение теории Хаоса в инвестициях и экономике, Интернет-трейдинг, 2004 г.