Обсуждение статьи "Индикатор CandleCode: Формализация свечных моделей в MQL5"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Индикатор CandleCode: Формализация свечных моделей в MQL5:

В статье показана практическая реализация CandleCode для MetaTrader 5: расчет кодов свечей по методу Лиховидова с адаптацией порогов к волатильности (Bollinger Bands) и гистограммное отображение. Дополнительно представлен советник, который строит базу исторических паттернов по ZigZag, сравнивает их с текущим "слепком" через ATR и выдает статистику совпадений на панели.

Свечной анализ всегда оставляет место для споров: там, где один видит разворотный сетап, другой сочтет тень недостаточно длинной, а тело слишком крупным. Проблема не в разнице взглядов, а в том, что любую торговую догадку не просто проверить на истории. Трейдер не может мгновенно узнать, сколько раз за последние десять лет именно такая комбинация свечей, которую он видит сейчас, действительно приводила к смене тренда.

Еще в 1999–2001 годах Виктор Лиховидов в журнале "Stocks & Commodities" предложил концепцию CandleCode, чтобы перевести структуру графика в цифру. В развитие темы, в марте 2001 года, была опубликована вторая часть исследования (Coding Candlesticks II), где автор предложил оптимизированный алгоритм вычислений, объединяющий расчеты параметров тела свечи и теней в единую функцию.

Принцип метода заключается в цифровой классификации каждого бара. Каждой свече присваивается числовой код на основе весовых коэффициентов трех компонентов:

1. цвет тела (направление закрытия),
2. относительный размер тела (через пороговые значения),
3. конфигурация верхней и нижней теней.

Суммарный вес этих характеристик формирует уникальный код, который позволяет заменить субъективный визуальный поиск паттернов строгими алгоритмическими расчетами. Если первые реализации метода, например, для TradeStation (EasyLanguage) или MetaStock подтвердили его применимость для статистического анализа, то сегодня современные мощности позволяют интегрировать этот подход в сложные нейросетевые и паттерн-поисковые системы.

Автор: Artyom Trishkin