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算术平均值或中位数可用于确定时间序列的中心趋势的度量。这两种方法都有一些缺点。算术平均值由简单移动平均线指标计算。它对排放和噪音很敏感。中位数表现更稳定，但在区间边界处会丢失信息。 为了减少这些缺点，可以使用伪中值信号滤波。为此，取一个小长度的中位数，并将其递归地应用于所研究的金融时间序列周期的所有值。由于这种方法，该指标使您能够更准确地识别周期性和趋势性价格变动。 指标的外部参数： iPrice - 计算中使用的价格常数； iPeriod - 指标周期。此参数的值越高，指标对最新价格变化的敏感性就越低。此参数的最小值为 3； MaxBars - 限制计算的历史深度。如果指标需要很长时间才能启动，这会很有用。如果 MaxBars = 0，则没有限制，指标将应用于整个图表。
算术平均值或中位数可用于确定时间序列的中心趋势的度量。这两种方法都有一些缺点。算术平均值由简单移动平均线指标计算。它对排放和噪音很敏感。中位数表现更稳定，但在区间边界处会丢失信息。 为了减少这些缺点，可以使用伪中值信号滤波。为此，取一个小长度的中位数，并将其递归地应用于所研究的金融时间序列周期的所有值。由于这种方法，该指标使您能够更准确地识别周期性和趋势性价格变动。 指标的外部参数： 启动指标时，在“参数”选项卡中，选择将用于计算的价格常数（默认为关闭）； iPeriod - 指标周期。此参数的值越高，指标对最新价格变化的敏感性就越低。此参数的最小值为 3； MaxBars - 限制计算的历史深度。如果指标需要很长时间才能启动，这会很有用。如果 MaxBars = 0，则没有限制，指标将应用于整个图表。
趋势使您可以预测价格变动并确定交易结束的主要方向。可以使用适合交易者交易风格的各种方法来构建趋势线。 该指标根据 von Mises 分布计算趋势运动的参数。使用这种分布可以得到趋势方程的稳定值。除了计算趋势之外，还会计算可能的上下偏差水平。 该指标根据当前价格值更新其值。他的行为显示在视频中： 指标参数： iPeriod - 用于计算趋势和水平的柱数 Shift - 继续线向前的柱数 WidthTrend - 趋势线的宽度 WidthLvl1 和 WidthLvl2 - 水平线的宽度 StyleTrend - 趋势线样式 StyleLvl1 和 StyleLvl2 - 水平线样式 ClrTrend - 趋势线颜色 ClrUp - 水平线的颜色 ClrDown - 水平线的颜色
趋势使您可以预测价格变动并确定交易结束的主要方向。可以使用适合交易者交易风格的各种方法来构建趋势线。 该指标根据 von Mises 分布计算趋势运动的参数。使用这种分布可以得到趋势方程的稳定值。除了计算趋势之外，还会计算可能的上下偏差水平。 该指标根据当前价格值更新其值。他的行为显示在视频中： 指标参数： iPeriod - 用于计算趋势和水平的柱数 Shift - 继续线向前的柱数 WidthTrend - 趋势线的宽度 WidthLvl1 和 WidthLvl2 - 水平线的宽度 StyleTrend - 趋势线样式 StyleLvl1 和 StyleLvl2 - 水平线样式 ClrTrend - 趋势线颜色 ClrUp - 水平线的颜色 ClrDown - 水平线的颜色
柯西分布是胖尾分布的经典示例。粗尾表明随机变量偏离中心趋势的可能性非常高。因此，对于正态分布，随机变量与其数学期望之间的偏差为3个或更多标准偏差是非常少见的（3 sigma规则），对于柯西分布，与中心的偏差可以任意大。此属性可用于模拟市场中的价格变化。因此，柯西分布可以过滤出由意外和/或不可预测的因素引起的大而急剧的价格变动。 该指标使您可以选择要使用的价格。使用以下参数配置其指示器操作： iPeriod-计算的柱线数 Lvl 1-3-百分比水平偏差，允许值大于0且小于100（默认为50％，20％和10％） Shift级继续向右 该指标在交易中的使用是基于这样的假设，即价格在超过最高或最低水平后很可能会返回平均值。也就是说，如果价格超过10％的较低水平，则应该开仓买入交易；如果价格超过10％的较高水平，则应该开仓卖出交易（图1）。 同样，使用此指标，您可以判断趋势的阶段。为此，您需要评估指标的过去读数所处的水平（图2）。 特别是，可以确定趋势变化的时刻（图3-4）。 当然，可以以一种方式或另一种方式来调节电平，以提高信号的质量，而另一种则可以提高信号的质量。
柯西分布是胖尾分布的经典示例。粗尾表明随机变量偏离中心趋势的可能性非常高。因此，对于正态分布，随机变量与其数学期望之间的偏差为3个或更多标准偏差是非常少见的（3 sigma规则），对于柯西分布，与中心的偏差可以任意大。此属性可用于模拟市场中的价格变化。因此，柯西分布可以过滤出由意外和/或不可预测的因素引起的大而急剧的价格变动。 该指标使您可以选择要使用的价格。使用以下参数配置其指示器操作： iPeriod-计算的柱线数 Lvl 1-3-百分比水平偏差，允许值大于0且小于100（默认为50％，20％和10％） Shift级继续向右 该指标在交易中的使用是基于这样的假设，即价格在超过最高或最低水平后很可能会返回平均值。也就是说，如果价格超过10％的较低水平，则应该开仓买入交易；如果价格超过10％的较高水平，则应该开仓卖出交易（图1）。 同样，使用此指标，您可以判断趋势的阶段。为此，您需要评估指标的过去读数所处的水平（图2）。 特别是，可以确定趋势变化的时刻（图3-4）。 当然，可以以一种方式或另一种方式来调节电平，以提高信号的质量，而另一种则可以提高信号的质量。
在分析金融时间序列时，研究人员通常会初步假设价格是根据正常（高斯）定律分配的。这种方法是由于以下事实：可以使用正态分布来模拟大量实际过程。而且，该分布的参数的计算没有很大困难。 但是，当应用于金融市场时，正态分布并不总是起作用。金融工具的收益通常具有不同于正常形式的形式。太频繁和/或大的排放导致使用所谓的“重尾巴”分布。 在构建此指标时，我们将假设价格水平受拉普拉斯分布的影响。这种分布之间的主要区别在于，它允许更大范围的值。因此，拉普拉斯分布使模拟价格走势成为可能。此外，拉普拉斯分布是复合的，因此可以在不同条件下出现低值和高值的情况下使用。分布本身外观上与正常情况有很大差异。图的形状和位置取决于两个参数-b和m。 等级设定 拉普拉斯分布的主要优点是参数值范围大。因此，当使用正态分布时，大多数值都介于-3到+3之间。使用Laplace分布时，范围会扩展到–5 ... + 5。因此，可以更准确地对价格变化进行分类并做出更平衡的交易决策。表中显示了价格将在指定限制内的大概概率。 Range Probability,% Subrange Probability,% – 1…+1
在分析金融时间序列时，研究人员通常会初步假设价格是根据正常（高斯）定律分配的。这种方法是由于以下事实：可以使用正态分布来模拟大量实际过程。而且，该分布的参数的计算没有很大困难。 但是，当应用于金融市场时，正态分布并不总是起作用。金融工具的收益通常具有不同于正常形式的形式。太频繁和/或大的排放导致使用所谓的“重尾巴”分布。 在构建此指标时，我们将假设价格水平受拉普拉斯分布的影响。这种分布之间的主要区别在于，它允许更大范围的值。因此，拉普拉斯分布使模拟价格走势成为可能。此外，拉普拉斯分布是复合的，因此可以在不同条件下出现低值和高值的情况下使用。分布本身外观上与正常情况有很大差异。图的形状和位置取决于两个参数-b和m。 等级设定 拉普拉斯分布的主要优点是参数值范围大。因此，当使用正态分布时，大多数值都介于-3到+3之间。使用Laplace分布时，范围会扩展到–5 ... + 5。因此，可以更准确地对价格变化进行分类并做出更平衡的交易决策。表中显示了价格将在指定限制内的大概概率。 Range Probability,% Subrange Probability,% – 1…+1
在做出交易决策时，不仅要依赖历史数据，而且还要依赖当前的市场状况，这很有用。为了使监视市场趋势的当前趋势更加方便，可以使用AIS Current Price Filter指示器。 该指标仅考虑一个方向或另一个方向上最重要的价格变化。因此，可以预测近期内的短期趋势-无论当前市场形势如何发展，当前价格迟早都会越过该指标的界限。从交易者的角度来看，最有趣的是价格已经尽可能远离指标水平的情况。这些时刻对于打开新的交易头寸可能是最理想的。 指标的操作不取决于所选的时间范围，而是使用两个参数进行配置。 FS -可以用来设置灵敏度阈值的参数。它越大，价格移动就应该越强，以便在指标中将其考虑在内。其可接受的值在0-255的范围内。如果选择零值，则灵敏度阈值将等于电流范围。 LB -设置在指标计算中使用的背景深度。此参数的有效值也在0到255的范围内。如果它等于零，则将考虑所有具有自学习控制的历史数据。并且，如果此参数等于1，则指标将仅标记FS参数指定的价格偏差。 其余参数使您可以配置图表上指标的显示。 Width -设置单个指示器线的粗细。 Color -指标线的颜色。 Style -指标显示样式。
在做出交易决策时，不仅要依赖历史数据，而且还要依赖当前的市场状况，这很有用。为了使监视市场趋势的当前趋势更加方便，可以使用AIS Current Price Filter指示器。 该指标仅考虑一个方向或另一个方向上最重要的价格变化。因此，可以预测近期内的短期趋势-无论当前市场形势如何发展，当前价格迟早都会越过该指标的界限。从交易者的角度来看，最有趣的是价格已经尽可能远离指标水平的情况。这些时刻对于打开新的交易头寸可能是最理想的。 指标的操作不取决于所选的时间范围，而是使用两个参数进行配置。 FS -可以用来设置灵敏度阈值的参数。它越大，价格移动就应该越强，以便在指标中将其考虑在内。其可接受的值在0-255的范围内。如果选择零值，则灵敏度阈值将等于电流范围。 LB -设置在指标计算中使用的背景深度。此参数的有效值也在0到255的范围内。如果它等于零，则将考虑所有具有自学习控制的历史数据。并且，如果此参数等于1，则指标将仅标记FS参数指定的价格偏差。 其余参数使您可以配置图表上指标的显示。 Width -设置单个指示器线的粗细。 Color -指标线的颜色。 Style -指标显示样式。
可持续的分配可用于平滑财务系列。由于可以使用相当深的历史来计算分布参数，因此在某些情况下，与其他方法相比，这种平滑甚至更有效。 该图显示了H1时间框架内EUR-USD货币对的开盘价分布十年的示例（图1）。看起来很迷人，不是吗？ 该指标的主要思想是通过价格分散来确定可持续分配的参数，然后使用这些数据来平滑财务序列。由于这种方法，在给定的市场情况下，平滑后的值将趋于最可能的价格值。 使用参数LB组态指示器的操作。它的值确定平滑序列的长度，以巴表示。允许值在1-255的范围内。 蓝线表示平滑的高价，红线表示低价，绿线表示收盘价。 该指标的主要缺点是无法设置平滑窗口的宽度，因此指标在历史记录的所有部分中均保持稳定。因此，交易者必须根据其特定要求选择参数。
可持续的分配可用于平滑财务系列。由于可以使用相当深的历史来计算分布参数，因此在某些情况下，与其他方法相比，这种平滑甚至更有效。 该图显示了H1时间框架内EUR-USD货币对的开盘价分布十年的示例（图1）。看起来很迷人，不是吗？ 该指标的主要思想是通过价格分散来确定可持续分配的参数，然后使用这些数据来平滑财务序列。由于这种方法，在给定的市场情况下，平滑后的值将趋于最可能的价格值。 使用参数LB组态指示器的操作。它的值确定平滑序列的长度，以巴表示。允许值在1-255的范围内。 蓝线表示平滑的高价，红线表示低价，绿线表示收盘价。 该指标的主要缺点是无法设置平滑窗口的宽度，因此指标在历史记录的所有部分中均保持稳定。因此，交易者必须根据其特定要求选择参数。
此指标可让您确定价格达到一个或另一个级别的可能性。它的算法非常简单，并且基于对特定货币对的价格水平的统计数据的使用。由于收集的历史数据，可以确定价格在当前柱形期间的变化程度。 尽管简单，但该指标可以为交易提供宝贵的帮助。因此，在其帮助下，可以确定交易头寸的TakeProfit和StopLoss水平。它可以帮助确定挂单的价格和确定TrailingStop的价格水平。 此外，该指标可以纳入现有战略。例如，您使用某种日内策略。然后，通过在D1时间框架上设置此指标，您可以在克服已经不希望开启新交易头寸之后获得水平。 该指标的主要缺点是它完全依赖于历史数据，并且不会以任何方式对某些当前的市场变化作出反应。 通过选择输入参数-L1 ... L4来执行该指标的设置 - 每个输入参数确定从每个柱的开盘价达到价格价格的概率。每个参数的值必须在99 ... 0之内，并且以下每个参数必须严格小于前一个参数。 尼古拉·尼古拉耶维奇（Nikolai Nikolaevich）是创造这个指标的意识形态灵感，如果你喜欢这个指标，那就写下几句话，我会告诉他。
此指标可让您确定价格达到一个或另一个级别的可能性。它的算法非常简单，并且基于对特定货币对的价格水平的统计数据的使用。由于收集的历史数据，可以确定价格在当前柱形期间的变化程度。 尽管简单，但该指标可以为交易提供宝贵的帮助。因此，在其帮助下，可以确定交易头寸的TakeProfit和StopLoss水平。它可以帮助确定挂单的价格和确定TrailingStop的价格水平。 此外，该指标可以纳入现有战略。例如，您使用某种日内策略。然后，通过在D1时间框架上设置此指标，您可以在克服已经不希望开启新交易头寸之后获得水平。 该指标的主要缺点是它完全依赖于历史数据，并且不会以任何方式对某些当前的市场变化作出反应。 通过选择输入参数-L1 ... L4来执行该指标的设置 - 每个输入参数确定从每个柱的开盘价达到价格价格的概率。每个参数的值必须在99 ... 0之内，并且以下每个参数必须严格小于前一个参数。 尼古拉·尼古拉耶维奇（Nikolai Nikolaevich）是创造这个指标的意识形态灵感，如果你喜欢这个指标，那就写下几句话，我会告诉他。
通常，交易者面临着确定价格在不久的将来可能发生变化的程度的任务。为此，您可以使用Johnson分发类型SB。这种分布的主要优点是即使只有少量的累积数据也可以使用它。用于确定此分布参数的经验方法允许您准确地确定价格通道的最大和最小水平。 这些值可用于不同的情况。例如，它们可用于设置市场订单的止损和止盈水平，或挂单的入场点。此外，使用追踪止损时可以定向这些水平。此外，在历史足够大的情况下，指标可能预示着上升趋势或下降趋势的开始。嗯，或者说它的结束，如果这样的趋势是。 该指标的主要缺点是对价格排放的敏感度极高，以及对市场形势变化的反应较迟。 蓝色和红色线分别显示价格通道的最大值和最小值。绿线表示在给定市场情况下价格的均衡值。 使用 LB 参数配置指标。此参数确定将在计算中使用的柱数，其允许值在2-64之间。
通常，交易者面临着确定价格在不久的将来可能发生变化的程度的任务。为此，您可以使用Johnson分发类型SB。这种分布的主要优点是即使只有少量的累积数据也可以使用它。用于确定此分布参数的经验方法允许您准确地确定价格通道的最大和最小水平。 这些值可用于不同的情况。例如，它们可用于设置市场订单的止损和止盈水平，或挂单的入场点。此外，使用追踪止损时可以定向这些水平。此外，在历史足够大的情况下，指标可能预示着上升趋势或下降趋势的开始。嗯，或者说它的结束，如果这样的趋势是。 该指标的主要缺点是对价格排放的敏感度极高，以及对市场形势变化的反应较迟。 蓝色和红色线分别显示价格通道的最大值和最小值。绿线表示在给定市场情况下价格的均衡值。 使用 LB 参数配置指标。此参数确定将在计算中使用的柱数，其允许值在2-64之间。
其中一种强大的分析方法是使用Levy流程对财务系列进行建模。这些过程的主要优点是它们可用于模拟大量现象 - 从最简单到最复杂。我只想说市场中分形价格变动的想法只是Levy过程的一个特例。另一方面，通过适当选择参数，任何Levy过程都可以表示为简单的移动平均值。图1显示了一个Levy过程的示例，其中片段放大了几次。 让我们考虑使用Levy流程来平滑价格图表的可能性。首先，您需要选择Levy过程的参数，以便它可以用于模拟线性过程。然后我们得到一个权重系统，其中包括不同符号的系数。有了这个，我们不仅可以平滑金融范围，还可以跟踪其中存在的反趋势和周期性成分。 通过选择参数 LF 来配置指示器的操作。它决定了故事的深度，并将对其进行分析。此参数的允许值位于0 - 255之间。用于计算的条形数将比此数字多两个。 蓝线表示高价平滑的结果，绿线表示收盘价，红线表示低价。 该指标的主要缺点是根据严格定义的算法执行抗锯齿，该算法没有考虑市场中的急剧和强烈变化。此外，与所有平滑指标一样，存在可以达到简单移动平均值的滞后。
其中一种强大的分析方法是使用Levy流程对财务系列进行建模。这些过程的主要优点是它们可用于模拟大量现象 - 从最简单到最复杂。我只想说市场中分形价格变动的想法只是Levy过程的一个特例。另一方面，通过适当选择参数，任何Levy过程都可以表示为简单的移动平均值。图1显示了一个Levy过程的示例，其中片段放大了几次。 让我们考虑使用Levy流程来平滑价格图表的可能性。首先，您需要选择Levy过程的参数，以便它可以用于模拟线性过程。然后我们得到一个权重系统，其中包括不同符号的系数。有了这个，我们不仅可以平滑金融范围，还可以跟踪其中存在的反趋势和周期性成分。 通过选择参数 LF 来配置指示器的操作。它决定了故事的深度，并将对其进行分析。此参数的允许值位于0 - 255之间。用于计算的条形数将比此数字多两个。 蓝线表示高价平滑的结果，绿线表示收盘价，红线表示低价。 该指标的主要缺点是根据严格定义的算法执行抗锯齿，该算法没有考虑市场中的急剧和强烈变化。此外，与所有平滑指标一样，存在可以达到简单移动平均值的滞后。
为了隔离长期和非随机组件，不仅要知道价格变化了多少，还要知道这些变化是如何发生的。换句话说 - 我们不仅对价格水平的价值感兴趣，而且对这些水平相互替代的顺序感兴趣。通过这种方法，人们可以找到影响（或可能影响）特定时间点价格变化的长期和稳定因素。了解这些因素可以让您做出或多或少准确的预测。 让我们确定我们希望从财务系列的分析中得到什么具体结果： •首先，我们需要强调这一趋势，如果它存在于市场中; •其次，我们需要确定周期性成分; •第三，结果应足够稳定，可用于预测; •最后，我们的分析方法应该适应当前的市场形势。 为了满足指定的条件，我们使用相对价格变化的回归分析，并基于该模型做出指标。该指标的算法基于对历史数据的学习，其工作在交易者的完全控制之下。 LH 是一个参数，用于确定用于平滑金融系列的柱数。其允许值介于0到255之间。 UTS 是影响学习速度和深度的参数。它的值也在0到255之间。如果UTS的值为零，则在整个历史记录中进行学习。在所有其他情况下，训练集会不时更新。更新越频繁，UTS值越小。 该指标的主要缺点是，当平滑金融系列被认为是静止时，这可能会导致一些延迟。
为了隔离长期和非随机组件，不仅要知道价格变化了多少，还要知道这些变化是如何发生的。换句话说 - 我们不仅对价格水平的价值感兴趣，而且对这些水平相互替代的顺序感兴趣。通过这种方法，人们可以找到影响（或可能影响）特定时间点价格变化的长期和稳定因素。了解这些因素可以让您做出或多或少准确的预测。 让我们确定我们希望从财务系列的分析中得到什么具体结果： •首先，我们需要强调这一趋势，如果它存在于市场中; •其次，我们需要确定周期性成分; •第三，结果应足够稳定，可用于预测; •最后，我们的分析方法应该适应当前的市场形势。 为了满足指定的条件，我们使用相对价格变化的回归分析，并基于该模型做出指标。该指标的算法基于对历史数据的学习，其工作在交易者的完全控制之下。 LH 是一个参数，用于确定用于平滑金融系列的柱数。其允许值介于0到255之间。 UTS 是影响学习速度和深度的参数。它的值也在0到255之间。如果UTS的值为零，则在整个历史记录中进行学习。在所有其他情况下，训练集会不时更新。更新越频繁，UTS值越小。 该指标的主要缺点是，当平滑金融系列被认为是静止时，这可能会导致一些延迟。