|
9+ лет
опыт работы
|
92
продуктов
|
7
демо-версий
|
|
6
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
Тренд позволяет прогнозировать движение цены и определять основные направления заключения сделок. Построение трендовых линий возможно различными методами, подходящими под стиль торговли трейдера. Этот индикатор рассчитывает параметры трендового движения на основе распределения фон Мизеса. Использование этого распределения дает возможность получить устойчивые значения уравнения тренда. Кроме расчета тренда, также рассчитываются уровни возможных отклонений вверх и вниз. Индикатор обновляет
Тренд позволяет прогнозировать движение цены и определять основные направления заключения сделок. Построение трендовых линий возможно различными методами, подходящими под стиль торговли трейдера. Этот индикатор рассчитывает параметры трендового движения на основе распределения фон Мизеса. Использование этого распределения дает возможность получить устойчивые значения уравнения тренда. Кроме расчета тренда, также рассчитываются уровни возможных отклонений вверх и вниз. Индикатор обновляет
Распределение Коши является классическим примером распределения с толстыми хвостами. Толстые хвосты указывают на то, что вероятность отклонения случайной величины от центральной тенденции очень велика. Так, для нормального распределения отклонение случайной величины от ее математического ожидания на 3 и более стандартных отклонений встречаются крайне редко (правило 3 сигм), а для распределения Коши отклонения от центра могут быть сколь угодно большими. Это свойство можно использовать для
Распределение Коши является классическим примером распределения с толстыми хвостами. Толстые хвосты указывают на то, что вероятность отклонения случайной величины от центральной тенденции очень велика. Так, для нормального распределения отклонение случайной величины от ее математического ожидания на 3 и более стандартных отклонений встречаются крайне редко (правило 3 сигм), а для распределения Коши отклонения от центра могут быть сколь угодно большими. Это свойство можно использовать для
При анализе финансовых временных рядов исследователи чаще всего делают предварительное допущение о том, что цены распределены по нормальному (гауссовскому) закону. Такой подход обусловлен тем, что с помощью нормального распределения можно моделировать большое число реальных процессов. Кроме того, вычисление параметров этого распределения не представляет больших трудностей. Однако в применении к финансовым рынкам нормальное распределение работает далеко не всегда. Доходности финансовых
При анализе финансовых временных рядов исследователи чаще всего делают предварительное допущение о том, что цены распределены по нормальному (гауссовскому) закону. Такой подход обусловлен тем, что с помощью нормального распределения можно моделировать большое число реальных процессов. Кроме того, вычисление параметров этого распределения не представляет больших трудностей. Однако в применении к финансовым рынкам нормальное распределение работает далеко не всегда. Доходности финансовых
При принятии решений торговых решений полезно опираться не только на исторические данные, но и на текущую рыночную ситуацию. Для того, чтобы было удобнее отслеживать актуальные тенденции в движении рынка можно воспользоваться индикатором « AIS Current Price Filter ». Этот индикатор учитывает только наиболее сильные изменения цены в ту или иную сторону. Благодаря этому можно прогнозировать краткосрочные тенденции в ближайшем будущем – как бы не развивалась текущая рыночная ситуация, рано или
При принятии решений торговых решений полезно опираться не только на исторические данные, но и на текущую рыночную ситуацию. Для того, чтобы было удобнее отслеживать актуальные тенденции в движении рынка можно воспользоваться индикатором « AIS Current Price Filter ». Этот индикатор учитывает только наиболее сильные изменения цены в ту или иную сторону. Благодаря этому можно прогнозировать краткосрочные тенденции в ближайшем будущем – как бы не развивалась текущая рыночная ситуация, рано или
Устойчивые распределения можно использовать для сглаживания финансовых рядов. Так как для расчета параметров распределения можно использовать довольно глубокую предысторию, то такое сглаживание, в некоторых случаях, может оказаться даже более эффективным по сравнению с другими способами. На рисунке представлен пример распределения цен открытия валютной пары « EUR-USD » на тайм-фрейме H1 за десять лет (Рисунок 1). Выглядит завораживающе, не правда ли? Основная идея, лежащая в основе данного
Устойчивые распределения можно использовать для сглаживания финансовых рядов. Так как для расчета параметров распределения можно использовать довольно глубокую предысторию, то такое сглаживание, в некоторых случаях, может оказаться даже более эффективным по сравнению с другими способами. На рисунке представлен пример распределения цен открытия валютной пары « EUR-USD » на тайм-фрейме H1 за десять лет (Рисунок 1). Выглядит завораживающе, не правда ли? Основная идея, лежащая в основе
Этот индикатор позволяет определить вероятность того, что цена достигнет того или иного уровня. Его алгоритм достаточно прост и базируется на использовании статистических данных по ценовым уровням той или иной валютной пары. Благодаря собранным историческим данным можно определить в каких пределах будет изменяться цена в течение текущего бара. Несмотря на простоту, этот индикатор может оказать неоценимую помощь в торговле. Так, с его помощью можно определять уровни TakeProfit
Этот индикатор позволяет определить вероятность того, что цена достигнет того или иного уровня. Его алгоритм достаточно прост и базируется на использовании статистических данных по ценовым уровням той или иной валютной пары. Благодаря собранным историческим данным можно определить в каких пределах будет изменяться цена в течение текущего бара. Несмотря на простоту, этот индикатор может оказать неоценимую помощь в торговле. Так, с его помощью можно определять уровни TakeProfit и StopLoss для
Очень часто перед трейдером стоит задача определить в каких пределах может изменяться цена в ближайшем будущем. Для этой цели можно использовать распределение Джонсона типа SB. Основное достоинство этого распределения заключается в том, что его можно использовать даже при небольшом количестве накопленных данных. Эмпирический подход, используемый при определении параметров этого распределения, позволяет достаточно точно определить максимальный и минимальный уровни ценового канала. Эти значения
Очень часто перед трейдером стоит задача определить в каких пределах может изменяться цена в ближайшем будущем. Для этой цели можно использовать распределение Джонсона типа SB. Основное достоинство этого распределения заключается в том, что его можно использовать даже при небольшом количестве накопленных данных. Эмпирический подход, используемый при определении параметров этого распределения, позволяет достаточно точно определить максимальный и минимальный уровни ценового канала. Эти значения
Одним из мощных методов анализа является моделирование финансовых рядов с помощью процессов Леви. Основное достоинство этих процессов заключается в том, что с их помощью можно смоделировать огромное количество явлений – от самых простых, до очень сложных. Достаточно сказать, что представление о фрактальном движении цен на рынке является лишь частным случаем процессов Леви. С другой стороны, при правильном подборе параметров любой процесс Леви можно представить в виде простой скользящей средней
Одним из мощных методов анализа является моделирование финансовых рядов с помощью процессов Леви. Основное достоинство этих процессов заключается в том, что с их помощью можно смоделировать огромное количество явлений – от самых простых, до очень сложных. Достаточно сказать, что представление о фрактальном движении цен на рынке является лишь частным случаем процессов Леви. С другой стороны, при правильном подборе параметров любой процесс Леви можно представить в виде простой скользящей средней
Для того чтобы выделить долговременные и неслучайные составляющие необходимо знать не только на сколько изменялась цена, но и как происходили эти изменения. Говоря другими словами – для нас представляют интерес не только значения ценовых уровней, но и порядок, в котором эти уровни сменяли друг друга. Благодаря такому подходу, можно найти долговременные и устойчивые факторы, которые влияют (или могут влиять) на изменение цены в данный момент времени. А знание этих факторов позволяет сделать
Для того чтобы выделить долговременные и неслучайные составляющие необходимо знать не только на сколько изменялась цена, но и как происходили эти изменения. Говоря другими словами – для нас представляют интерес не только значения ценовых уровней, но и порядок, в котором эти уровни сменяли друг друга. Благодаря такому подходу, можно найти долговременные и устойчивые факторы, которые влияют (или могут влиять) на изменение цены в данный момент времени. А знание этих факторов позволяет сделать
Очень часто при исследовании финансовых рядов применяют их сглаживание. С помощью сглаживания можно удалить высокочастотные компоненты – считается что они вызваны случайными факторами и поэтому несущественны. Сглаживание всегда включает некоторый способ усреднения данных, при котором случайные изменения временного ряда взаимно поглощают друг друга. Чаще всего для этой цели используются методы простой или взвешенной скользящей средней, а также экспоненциальное сглаживание. Каждый из этих методов
Очень часто при исследовании финансовых рядов применяют их сглаживание. С помощью сглаживания можно удалить высокочастотные компоненты – считается что они вызваны случайными факторами и поэтому несущественны. Сглаживание всегда включает некоторый способ усреднения данных, при котором случайные изменения временного ряда взаимно поглощают друг друга. Чаще всего для этой цели используются методы простой или взвешенной скользящей средней, а также экспоненциальное сглаживание. Каждый из этих методов