Max Brown / Профиль

Part 9 adds a second measurement layer to Part 8's micro‑trend signal: pullback quality. It maps Fibonacci retracement depth to a six‑level PULLBACK QUALITY label, adds an H1 range position from a 60‑bar rolling proxy, and uses lag‑1 momentum autocorrelation. These inputs form a single composite entry‑quality score in [0,1] for filtering setups and sizing trades within MicroStructure_Foundation.mqh.

В восьмой части добавляется побарная оценка силы микротренда для NQ M1. Функция GetMicroTrendStrength() формирует непрерывную композитную оценку в диапазоне [-1, +1] из согласованности EMA, нормализованного по ATR положения цены, согласованности наклонов и объема. Штраф за противоречие подавляет конфликты между согласованностью EMA и положением цены. Сессионно-адаптивные пороги масштабируются в зависимости от показателя достоверности из седьмой части, регулируя частоту сигналов в разных режимах. Результаты включают метку с семью состояниями, бинарный сигнал и проверку устойчивости, откалиброванные по 514 нью-йоркским сессиям (май 2024 г. - май 2026 г.).

Мы объединяем одиннадцать показателей минутной рыночной микроструктуры из частей 2-6 в итоговую метку режима с оценкой достоверности и направлением. Функция RegimeClassifier(), работающая на основе правил, определяет один из шести режимов — нормальный, стрессовый, шумовой, информированный, трендовый или возврат к среднему. Пороги получены эмпирически по 514 сессиям NQ на таймфрейме M1 (май 2024 г. - май 2026 г.). Результат работы включает MARKET_REGIME, RegimeAnalysis и PopulateRegimeAnalysis(): один вызов позволяет получить данные для расчета размера позиции, размещения стоп-лоссов и фильтрации сигналов.

В этой статье в MicroStructure_Foundation.mqh добавляются шесть функций анализа потока ордеров и новая структура OrderFlowAnalysis: VPINOHLC, дисбаланс потока с учетом направления, интенсивность торговли относительно базового уровня за 20 сессий, индекс умных денег как разность поздней и ранней внутрисессионной доходности, моментум потока и функция-обертка, возвращающая вес достоверности. Достоверность сигнала потока фильтруется по шуму из пятой части и интенсивности скачков из четвертой. Реализация откалибрована на 602 нью-йоркских сессиях NQ на таймфрейме M1 и формирует готовые внутридневные сигналы потока с описанными пороговыми значениями.

В статье файл MicroStructure_Foundation.mqh дополняется структурой MicrostructureAnalysis и пятью функциями для анализа изменений цены на таймфрейме M1: прокси для котируемого спреда, спреда по модели Ролла, коэффициента шума на основе OHLC, дисбаланса ордеров и компонента неблагоприятного отбора. Функция-обертка заполняет эти поля и связывает их с показателями волатильности из четвертой части. Эмпирические пороги получены по 602 нью-йоркским сессиям фьючерса NQ E-mini за период с января 2024 г. по июнь 2026 г. Они помогают фильтровать сигналы волатильности, выбирать величину риска и выявлять эффекты рыночного трения, обусловленные спредом.

В статье к MicroStructure_Foundation.mqh добавляются восемь функций: расчет реализованной волатильности, волатильности с поправкой на длительность и фракционной волатильности; прокси по мотивам FIGARCH; индекс кластеризации; оценка асимметрии GJR-GARCH через библиотеку Дьюба (Dube); обнаружение скачков по бипауэр-вариации и функция-обертка. Реализация MFDFA переработана: вместо прежней прокси по разбросу τ она возвращает традиционную метрику Δα, получаемую преобразованием Лежандра, и заполняет поле достоверности R². Пороги получены по данным 514 нью-йоркских сессий фьючерса NQ E-mini Nasdaq 100 (май 2024 г. - май 2026 г.); новый подключаемый файл не создается.

В файл MicroStructure_Foundation.mqh добавлена функция оценки параметра d (ключевого параметра модели ARFIMA), основанная на методе GPH. Функция GPHEstimator() оценивает d по регрессии лог-периодограммы. Функция PopulateARFIMAAnalysis() сохраняет d с показателем достоверности R² и проверяет теоретическую связь H = d + 0,5. Исследование 72 сессий US100 на таймфрейме M1 дало объединенную оценку d = -0,006. Это согласуется с границей случайного блуждания, установленной во второй части.

Во второй части мы сосредоточимся на выявлении долгой памяти во внутридневных данных. Реализованы три взаимодополняющих оценщика показателя Херста. Их результаты объединяются в составную оценку с весами достоверности, зависящими от числа валидных масштабов регрессии. Итоговые H и показатель достоверности записываются в общую структуру анализа, что позволяет индикаторам действовать только тогда, когда H выходит за пределы нейтрального диапазона 0,40-0,60: при H выше 0,60 выбирать следование за трендом, а ниже 0,40 — возврат к среднему.

В этой статье мы закладываем базовый слой для инструментария рыночной микроструктуры на MQL5, состоящего из двенадцати частей. В данной статье реализованы математические функции с защитными проверками (SafeDivide, SafeLog, SafeSqrt, SafeExp, SafeTanh), устойчивая к сбоям проверка данных (ValidateSymbolV2, SafeCopyClose), усеченные статистические оценки (робастные оценки среднего и дисперсии), расчет наклона линейной регрессии, общие структуры данных и БПФ. В результате компиляции вы получаете единый подключаемый файл, который защищает индикаторы и советники от скрытых численных сбоев и стандартизирует поток данных для следующих частей серии.

GoertzelBrain сочетает спектральный анализ по Гертцелю с ансамблем нейронных сетей, обучаемых в режиме онлайн, чтобы преобразовывать признаки циклов в сигнал подтверждения направления. Индикатор формирует компактный вектор признаков на основе доминирующего периода, амплитуды, уровня достоверности и их динамики, а также локальной волатильности, и выдает значение +1, −1 или 0. В статье приводится полная реализация на языке MQL5, объясняются архитектура и процесс конструирования признаков, а также показано, как использовать индикатор в качестве направленного фильтра.