Indicatori una libreria di funzioni per il filtraggio e il recupero delle informazioni di curve di prezzo, da analisi tecnica tradizionale fino a più avanzate di trasformazione e le statistiche funzione: le medie mobili, oscillatori, bande, Momentum, indici di forza, di regressione lineare, Hilbert trasforma, indicatori Ehlers, e spettrali analisi. Gli indicatori sono elencati in ordine alfabetico. Gli indicatori tradizionali utilizzano la libreria indicatore TA-Lib di Mario Fortier (ta-lib. org) che si è affermata come standard. Informazioni sull'uso, gli algoritmi, e il codice sorgente degli indicatori TA-Lib si possono trovare online all'indirizzo tadoc. org la fonte è anche incluso nella cartella ZorroSource. Il codice sorgente della maggior parte degli altri indicatori e funzioni di analisi può essere trovato in Zorroincludeindicators. c. filtri spettrali e funzioni di analisi amplitudefrequency sono elencati nella libreria spettrale. modelli candela classica possono essere trovati nella libreria di pattern. AC (VAR dati): var Accelerator Oscillator la differenza dell'indicatore AO (vedi sotto) e la sua 5-bar media mobile semplice (SMA). Creduto per indicare accelerazione e decelerazione di un forza trainante del mercato (qualunque cosa significhi). Per i dati normalmente un MedPrice o serie di prezzi viene utilizzato. Il codice sorgente in indicators. c. ADO (): var AccumulationDistribution Oscillator: ((Close-Low) - (-High Close)) (High-Low). Va da -1 quando la chiusura è il minimo della barra, a 1 quando la sua alta. Dovrebbe valutare l'offerta e la domanda da parte determinare se gli operatori sono generalmente accumulando (acquisto) o distribuzione (vendita). Questo indicatore è stato pubblicato in molte varianti individuali alla formula, ma nessuno di loro sembra meglio rispetto agli altri. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Il codice sorgente in indicators. c. ADX (int timeperiod): var Average Directional Index Movimento. medio dell'indicatore DX Moving (vedi sotto). Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta lasso di tempo. I valori restituiti vanno da 0 a 100. ADXR (int timeperiod): var Average Directional Movement Index Valutazione. La media del ADX corrente e il ADX da timeperiod bar fa. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta lasso di tempo. Alligator (VAR dati): var indicatore Alligator. Sono costituiti da tre linee: blu SMA (13) in ritardo di 5 barre rosse: SMA (8) ritardato di 2 barre verdi: SMA (5). Indica una tendenza verso il basso con le linee nell'ordine blu-rosso-verde (dall'alto in basso), e una tendenza rialzista con verde-rosso-blu. Più le linee Alligatorrsquos muovono, più debole è la tendenza diventa e viceversa. Non contiene gli ulteriori 3 bar ritardo dell'algoritmo Alligator originale (uso Data3 per questo). Per dati normalmente la media highlow (serie MedPrice) viene utilizzato. Risultato in Rred. rgreen. rBlue. Il codice sorgente in indicators. c. ALMA (VAR dati, int timeperiod, int Sigma, var Offset): var ALMA (VAR dati, int timeperiod): var Arnaud Legoux media mobile. Sulla base di una distribuzione gaussiana con una tendenza verso l'inizio della serie di dati (vale a dire i prezzi più recenti). Parametri: Sigma (larghezza di distribuzione, di default 6) Offset (fattore di tensione, di default 0.85). Il codice sorgente in indicators. c. AO (VAR dati): var impressionante Oscillator semplicemente la differenza di 5 bar e un 34-bar SMA. Per i dati normalmente un MedPrice o serie di prezzi viene utilizzato. Il codice sorgente in indicators. c. APO (VAR dati, int FastPeriod, int SlowPeriod, int MAType): var assoluta Price Oscillator una versione più generale della AO. Restituisce la differenza tra due medie mobili. Parametri: FastPeriod (Numero di periodo per il MA veloce), SlowPeriod (Numero di periodo di lenta MA), MAType (Tipo di Moving Average). Aroon (int timeperiod): var indicatore Aroon. Si compone di due linee (su e giù) che misurano quanto tempo è passato da quando il più alto highlowest basso si è verificato nel periodo di tempo. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta lasso di tempo. Risultato in rAroonDown. rAroonUp. AroonOsc (int timeperiod): var oscillatore Aroon. Calcolato sottraendo il Aroon Giù dal Aroon Up. Il valore di ritorno oscillerà tra 100 e -100. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta lasso di tempo. ATR (int timeperiod): var Average True Range. Una misura di volatilità dei prezzi utile per il calcolo di stop loss o profit target distanze. Formula: ATR (ATR1 (timeperiod-1) max (alta, Close) - min (Low, Close)) timeperiod. dove ATR1 è il ATR dall'ultimo bar. Utilizza i prezzi delle attività correnti. La funzione crea internamente serie quando TimeFrame è gt 1. e deve quindi essere chiamata in un ordine fisso nello script. Vedi anche: Volatilità. CVolatilty. TrueRange. ATR. ATR (VAR Aperto, VAR alto, VAR Basso, VAR Close, int timeperiod): var Average True Range dalla serie di prezzi arbitrari, con l'offset arbitrario e lasso di tempo. ATR (int timeperiod): var semplice Average True Range. SMA del TrueRange sul timeperiod. utilizzando la serie dei prezzi delle attività in corso. Una misura di volatilità dei prezzi, più semplice da calcolare rispetto al ATR. ma adattando lenta ai cambiamenti di volatilità e quindi meno adatto per gli obiettivi di profitto di stop loss. Utilizzato dalla piattaforma MT4 al posto del vero ATR. Non supporta lasso di tempo. Il codice sorgente in indicators. c. AvgPrice (): var prezzo medio. Semplicemente (OpenHighLowClose) 4 con la serie dei prezzi delle attività in corso. BBands (VAR dati, int timeperiod, var NbDevUp, var NbDevDn, int MAType) Bollinger Bands. Sono costituiti da tre linee della banda centrale è una media mobile semplice (in genere 20 periodi) del prezzo tipico (TP). Le fasce superiori e inferiori sono n deviazioni standard (in genere 2) al di sopra e al di sotto della banda centrale. Le bande si allargano e si restringono quando la volatilità del prezzo è più alto o più basso, rispettivamente. Bande di Bollinger indicano quando il prezzo è diventato relativamente alta o bassa, che viene segnalata attraverso il tocco o la penetrazione minore della linea superiore o inferiore. Risultato in rRealUpperBand. rRealMiddleBand. rRealLowerBand. Parametri: NbDevUp (moltiplicatore deviazione per fascia superiore), NbDevDn (deviazione moltiplicatore per banda inferiore), MAType (Tipo di Moving Average). Esempio in Indicatortest. c. BBOsc (VAR dati, int timeperiod, var NbDev, int MAType): Bande di Bollinger var oscillatore la percentuale del valore attuale della serie all'interno delle bande di Bollinger. Beta (VAR dati, VAR Data2, int timeperiod): valore di Beta var. Una misura di prezzi di un solo attività contro l'indice generale del mercato. Il prezzo del risparmio è dato in dati ed i prezzi di mercato sono date in Data2. L'algoritmo calcola la variazione tra i prezzi in entrambe le serie e poi traccia questi cambiamenti come punti nel piano euclideo. Il valore x di ogni punto è il Data2 (mercato) il cambiamento e il valore y è il Data (asset) cambiamento. Il valore beta è la pendenza di una retta di regressione lineare attraverso questi punti. Una versione beta di 1 è semplice linea YX, in modo che il risparmio varia percisely con il mercato. Un beta inferiore a uno indica l'attività varia meno del mercato e un beta di più significa dell'attività varia più del mercato. BOP (): var equilibrio di potere semplicemente (Close - Open) (alto - basso). Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. CCI (int timeperiod): var Commodity Channel Index. Variazione del prezzo dalla sua media statistica, di solito oscilla tra -100. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta lasso di tempo. CI (int timeperiod): var choppiness Index misura la volatilità singola barra in relazione alla volatilità del passato timeperiod in un range 1..100. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta lasso di tempo. ChandelierLong (int timeperiod, var moltiplicatore): var ChandelierShort (int timeperiod, var moltiplicatore): uscita var Lampadario il prezzo più alto della timeperiod meno l'ATR moltiplicato con moltiplicatore. Normalmente utilizzato come una perdita trailing stop. per mantenere traffici in una tendenza e impedire una rapida uscita finché la tendenza continua. Il codice sorgente in indicators. c. Non supporta lasso di tempo. Esempio nel capitolo TMF. CGOsc (VAR dati, int timeperiod): var Centro di Gravità oscillatore, da John Ehlers calcola la deviazione dei prezzi dal loro centro all'interno del timeperiod. Può essere utilizzato per identificare i punti di svolta dei prezzi con quasi zero lag. Il codice sorgente in indicators. c. Chikou (int Shift): var linea Chikou appartenente alla dell'indicatore Ichimoku semplicemente il primo spostato in avanti per Shift (impostazione predefinita opzionale 26). Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Il codice sorgente in indicators. c. CMO (VAR dati, int timeperiod): var Chande Momentum Oscillator. Simile alla RSI. ma divide l'intero spostamento dei dati da parte del movimento netto ((alto - basso) (up down)). Corallo (VAR dati): Corallo Indicatore var, semplicemente un T3 con timeperiod 60 e VolumeFactor 0.4. Correlazione (VAR Data1, Data2 vars, int timeperiod): var Pearsons coefficiente di correlazione tra due serie di dati su data timeperiod. nella fascia tra -1..1. Un coefficiente di 1,0, un quotperfect correlazione positiva, quot cui la variazione Data2 causano variazioni identiche in Data1 (ad esempio un cambiamento dell'indicatore comporteranno un cambiamento identico nel prezzo risorsa). Un coefficiente di -1.0, una correlazione negativa quotperfect, quot significa che i cambiamenti nella Data2 causano cambiamenti identici in Data1. ma nella direzione opposta. Un coefficiente di zero significa non vi è alcuna relazione tra le due serie e che un cambiamento in Data2 avrà alcun effetto sulla Data1. Questa funzione può essere utilizzata anche per ottenere l'autocorrelazione di una serie calcolando il coefficiente di correlazione tra la serie originale e la stessa serie ritardata da una o due barre (series1 o Series2). Covarianza (VAR Data1, Data2 vars, int timeperiod): var covarianza tra due serie di dati. Può essere usato per generare una matrice di covarianza F. I. per il calcolo frontiera efficiente di Markowitz. DChannel (int timeperiod) Donchian Canale il valore minimo e massimo della priceHigh () e le funzioni priceLow nel periodo di tempo. Base del famoso sistema Turtle Trading. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta lasso di tempo. Risultato in rRealUpperBand. rRealLowerBand. DCOsc (VAR dati, int timeperiod): var Donchian Canale Oscillator la percentuale del valore dei dati corrente all'interno del canale Donchian. Utilizza l'attività corrente e il calendario corrente. Decycle (VAR dati, int CutOffPeriod): var Ehlers Decycler, un indicatore di tendenza low-lag semplicemente i dati - HighPass2 (dati, CutOffPeriod). Rimuove tutti i cicli di sotto CutOffPeriod dalla serie di dati e mantiene la tendenza. La funzione crea internamente serie e, quindi, deve essere chiamato in un ordine fisso nello script. Il codice sorgente in indicators. c. DEMA (VAR dati, int timeperiod): var doppia media mobile esponenziale. DPO (VAR dati, int timeperiod): var Detrended Price Oscillator creduto di rilevare i primi cambiamenti di direzione dei prezzi. DPO Data0 - SMA (Datan21, n). dove n è il timeperiod. Il codice sorgente in indicators. c. DX (int timeperiod): var Directional Movement Index da Welles Wilder (che, tra l'altro, ha scoperto che quotthe interazione di sole, la luna, e la terra è la base di tutta movementquot mercato Nel caso in cui il sole, la luna e la terra improvvisamente astenersi. di muoversi sul mercato, ha anche inventato alcuni indicatori tradizionali). Il DX è creduto per indicare la forza di tendenza. I valori vanno da 0 a 100, ma raramente sopra 60. Il DX utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso e non supporta lasso di tempo. Formula: DX 100 abs (PlusDI-MinusDI) (PlusDIMinusDI). Per PlusDI e MinusDI vedere la descrizione di seguito. EMA (VAR dati, int timeperiod): var EMA (VAR dati, var alpha): var media mobile esponenziale. Sottolinea valori dei dati più recenti. Esso utilizza i dati alfa formula EMA (1-alfa) EMA1. dove alpha è un fattore ricorsione tra 0. 1 che viene calcolata da 2,0 (TimePeriod1). e EMA1 è il valore EMA precedente. L'alfa è più piccolo, maggiore è l'effetto levigante della formula EMA. Entrambe le funzioni EMA utilizzano algoritmi leggermente diverse. Il primo (utilizzando un timeperiod) non crea una serie, è più lento, e richiede una lunghezza dati di TimePeriodUnstablePeriod 1. Il secondo (utilizzando alpha) crea una serie interna, necessita solo di una lunghezza di dati di 2 ed è molto più veloce. Fisher (vars dati): var Fisher Transform trasforma una serie di dati normalizzati ad una gamma distribuita normale. Il valore di ritorno non ha alcun limite teorico, ma la maggior parte dei valori sono compresi tra -1. 1. Tutti i valori di dati devono essere in -1. 1 gamma, F. I. normalizzando con l'AGC. Normalizzare. o la funzione cdf. La lunghezza minima dei dati è 1. Fonte disponibile in indicators. c. FISHERINV (VAR dati): var Inverse Fisher Transform comprime la serie di dati per essere tra -1 e 1. La lunghezza minima della serie di dati è 1. Fonte disponibile in indicators. c. FisherN (VAR dati, int timeperiod): var Fisher Transform con normalizzante normalizza la serie di dati con il dato timeperiod e poi trasforma ad una gamma distribuita normale. Simile al filtro Normalizzare (vedi sotto), ma più selettiva per la distribuzione normale dell'uscita. Il valore di ritorno non ha alcun limite teorico, ma la maggior parte dei valori sono nella -1.5. 1.5 gamma. La lunghezza minima delle serie di dati è pari a timeperiod. La funzione crea internamente serie e, quindi, deve essere chiamato in un ordine fisso nello script. Fonte disponibile in indicators. c. FractalDimension (VAR dati, int timeperiod): var La dimensione frattale della serie di dati, da John Ehlers normalmente 1..2. Valori più piccoli significano più scalettature. Può essere usato per rilevare l'attuale regime di mercato o di adattarsi medie mobili alle fluttuazioni di una serie di prezzi. Fonte disponibile in indicators. c. FractalHigh (VAR dati, int timeperiod): var frattale alto, un indicatore da Bill Williams, che si ritiene di segnalare quando i rovesci di mercato (non ha nulla a che fare con i frattali). Restituisce il valore più alto dei dati quando si trova nel centro della timeperiod. altrimenti 0. FractalLow (VAR dati, int timeperiod): var bassa Frattale. Restituisce il valore dei dati più basso quando si trova nel centro della timeperiod. altrimenti 0. Gauss (VAR dati, int timeperiod): var Gauss Filter, restituisce una media ponderata dei dati all'interno di un determinato periodo di tempo, con la curva di peso pari alla distribuzione di Gauss normale. Utile per eliminare il rumore lisciando dati grezzi. La lunghezza minima delle serie di dati è pari a timeperiod. il ritardo è la metà del timeperiod. HAOpen (): var HAClose (): var HAHigh (): var Halow (): var prezzi Haiken Ashi, sulla base dei prezzi delle attività correnti. Il codice sorgente in indicators. c. In alternativa, la curva del prezzo può essere convertito in Haiken Ashi bar con la funzione bar. HH (int timeperiod, int Offset): var più alto valore della funzione priceHigh sul timeperiod termina con offset (default 0). F. I. HH (3) restituisce il prezzo più alto degli ultimi 3 bar. Utilizza la serie di asset preice corrente. Non supporta le scadenze per periodi di tempo diversi, utilizzare MAXVAL (HighOffset, Period) con un tempo di sincronizzazione ad alta serie, invece. Vedi anche dayHigh. HMA (VAR dati, int timeperiod): var Hull media mobile da Alan Hull cerca di affrontare lag così come per appianare alcuni choppiness. Formula: HMA (n) WMA (2WMA (n2) ndash WMA (n)), sqrt (n)). La funzione crea internamente una serie e, quindi, deve essere chiamato in un ordine fisso nello script. Il codice sorgente in indicators. c. HTDcPeriod (VAR dati): var Hilbert Transform - dominante ciclo Periodo, sviluppato da John Ehlers. Trasformata di Hilbert algoritmi sono spiegati nel libro Ehlers quotRocket Scienza per la Tradersquot (vedi elenco di libri). Questa funzione è equivalente, ma meno precisa rispetto alla funzione DominantPeriod. HTDcPhase (VAR dati): var Hilbert Transform - fase del ciclo dominante. HTPhasor (VAR dati): var Hilbert Transform - Phasor componenti. Risultato in rInPhase. rQuadrature. HTSine (VAR dati): var Hilbert Transform - SineWave. Risultato in rSine. rLeadSine. HTTrendline (VAR dati): var Hilbert Transform - istantanea Trendline. HTTrendMode (VAR dati): int Hilbert Transform indicatore di tendenza - restituisce 1 per la modalità di tendenza, 0 per la modalità Cycle. Hurst (VAR dati, int timeperiod): var Hurst esponente della serie dati tra 0..1. L'esponente Hurst misura la memoria di una serie. Si quantifica l'autocorrelazione, ossia la tendenza sia per ripristinare la media (Hurst lt 0,5) o di continuare trend in una direzione (Hurst GT 0.5). In questo modo l'esponente di Hurst in grado di rilevare se il mercato è in uno stato di tendenza. La finestra timeperiod (minimo 20) deve avere lunghezza sufficiente per prendere la tendenza a lungo termine. La funzione crea internamente una serie e, quindi, deve essere chiamato in un ordine fisso nello script. Fonte disponibile in indicators. c. Ichimoku () Ichimoku indicatore (int PeriodTenkan, int PeriodKijun, int PeriodSenkou, int offset) Ichimoku Kinko Hyo. Inventato dal giornalista Goichi Hosoda nel 1930. Un mix dei prezzi medi di 3 periodi di tempo che si ritiene di dare una visione in profondità tendenze del mercato a causa della sua enorme numero di linee colorate. Offset (default 0) determina la barra per il calcolo dell'indicatore. Restituisce 4 variabili: Un'altra linea appartenente alla Ichimoku, la linea Chikou, è il futuro Sbirciare e calcolato separatamente. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. La funzione crea internamente serie quando TimeFrame è gt 1. e deve quindi essere chiamata in un ordine fisso nello script. Il codice sorgente in indicators. c. IBS (): var interno Bar Forza semplicemente (Close - Basso) (alto - basso). Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. KAMA (VAR dati, int timeperiod): var Kaufman Adaptive media mobile. Una media mobile esponenziale modificare la volatilità dei prezzi, per cui il suo periodo di tempo diventa più breve quando la volatilità è alta. Keltner (VAR dati, int timeperiod, Fattore var): var Keltner Channel, da Charles Keltner. Una media mobile semplice - SMA (dati, timeperiod) - con fasce laterali in lontananza Factor ATR (timeperiod). Risultati in rRealUpperBand. rRealMiddleBand. rRealLowerBand. Il codice sorgente in indicators. c. Laguerre (VAR dati, var alpha): var 4-elemento filtrante Laguerre. Utilizzato per la levigatura dati simili a un EMA. ma con meno lag e una banda molto ampia proposta dal fattore di livellamento alfa (0..1). I componenti a bassa frequenza sono ritardate molto più dei componenti ad alta frequenza, che permette filtri molto lisce con solo una breve quantità di dati. La lunghezza minima della serie di dati è 1, il periodo di lookback minimo è 4. La funzione crea internamente serie e, quindi, deve essere chiamato in un ordine fisso nello script. Fonte disponibile in indicators. c. LinearReg (VAR dati, int timeperiod): var regressione lineare, noto anche come i quadrati quotleast methodquot o quotbest fit. quot regressione lineare tentativi per adattare una linea di tendenza retta tra diversi punti di dati in modo tale che la distanza tra ogni punto e dati linea di tendenza è ridotto al minimo. Per ogni punto, la linea retta rispetto al precedente periodo di bar specificato è determinato in termini di y b mx. I LinearReg funzione ritorna bm (timeperiod-1). Per una maggiore regressione ordine, utilizzare le funzioni polynom polyfit. Per la regressione logistica con più variabili, utilizzare la funzione di consulenza (Perceptron.). LinearRegAngle (VAR dati, int timeperiod): var regressione lineare angolo. I ritorni m convertiti in gradi. A causa delle diverse x e y unità di un grafico dei prezzi, l'angolo è normalmente di scarsa utilità, tranne forse per i seguaci di Gann. LinearRegIntercept (VAR dati, int timeperiod): var regressione lineare Intercept. Restituisce b. LinearRegSlope (VAR dati, int timeperiod): var regressione lineare Slope. Restituisce m come differenza di prezzo al bar. LL (int timeperiod, int Offset): var Valore minimo della funzione priceLow sul timeperiod termina con offset (default 0). F. I. LL (3,10) restituisce il prezzo più basso tra l'ultimo 10 e gli ultimi 13 bar. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta le scadenze per periodi di tempo diversi, utilizzare MINVAL (LowOffset, Period) con un tempo sincronizzato bassa serie, invece. Vedi anche dayLow. MACD (VAR dati, int FastPeriod, int SlowPeriod, int SignalPeriod) Moving Average ConvergenceDivergence. Il MACD è un indicatore di tendenza di medio termine, creato sottraendo un 26-periodo di media mobile esponenziale (EMA. Vedi sopra) da un EMA 12-periodo. A EMA nove periodo viene quindi applicata al risultato MACD per creare una linea di segnale. Una linea MACD istogramma è finalmente creato dalla differenza del MACD alla sua linea di segnale. Si ritiene che il passaggio per lo zero dell'istogramma dal basso è un segnale di acquisto, di zero crossing dall'alto un segnale di vendita. La formula è: rMACD EMA (dati, FastPeriod) - EMA (dati, SlowPeriod) rMACDSignal EMA (rMACD, SignalPeriod) rMACDHist rMACD - Risultati rMACDSignal in rMACD. rMACDSignal. rMACDHist. Ritorni: rMACD. Parametri: FastPeriod (periodo di tempo per il MA veloce), SlowPeriod (periodo di tempo per il lento MA), SignalPeriod (periodo di tempo per lisciare la linea di segnale). MACDExt (VAR dati, int FastPeriod, int FastMAType, int SlowPeriod, int SlowMAType, int SignalPeriod, int SignalMAType) MACD di tipo MA controllabile. Risultato in rMACD. rMACDSignal. rMACDHist. Parametri: FastPeriod (periodo di tempo per il MA veloce), FastMAType (tipo di media per MA in rapido movimento), SlowPeriod (periodo di tempo per il lento MA), SlowMAType (tipo di media per lenta MA Moving), SignalPeriod (periodo di tempo per il livellamento la linea di segnale), SignalMAType (Tipo di media mobile per la linea di segnale). MACDFix (VAR dati, int SignalPeriod) Moving ConvergenceDivergence Fix media 1226. Risultato in rMACD. rMACDSignal. rMACDHist. Parametri: SignalPeriod (periodo di tempo per lisciare la linea di segnale). MAMA (VAR dati, var FastLimit, var SlowLimit) MESA Adaptive media mobile, sviluppata da John Ehlers (vedi link). Risultato in rMAMA. rFAMA. Parametri: FastLimit (uso limite superiore nella algoritmo adattivo), SlowLimit (uso limite inferiore nel algoritmo adattivo). Maxval (VAR dati, int timeperiod): var alto valore nel corso di un determinato periodo. MaxIndex (VAR dati, int timeperiod): int indice di valore più alto nel corso di un determinato periodo. 0 valore più alto è a barra corrente, 1 ad una barra fa, e così via. Mediana (VAR dati, int timeperiod): var mediana Filtro ordina gli elementi della serie di dati e restituisce il loro valore medio nel periodo di riferimento. Utile per la rimozione di picchi di rumore, eliminando i valori estremi. La lunghezza minima delle serie di dati è pari a timeperiod. il ritardo è la metà del timeperiod. Vedi anche percentile. MedPrice (): var centro prezzo semplicemente il punto centrale (HighLow) 2 della candela corrente. Per il prezzo media - la media di tutti zecche prezzo della candela - prezzo uso (). MidPoint (VAR dati, int timeperiod): var MidPoint sopra periodo. Semplicemente (valore più alto valore più basso) 2. Di prezzo medio (int timeperiod): prezzo punto medio var su un periodo. Semplicemente (più alto alto basso basso) 2 della serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta lasso di tempo. MinusDI (int timeperiod): var MinusDI (VAR Aperto, VAR alto, VAR Basso, VAR Close, int timeperiod): var Minus indicatore direzionale, una parte dell'indicatore DX. Se la funzione non viene chiamata con diverse serie di prezzi, viene utilizzato l'attuale serie dei prezzi delle attività. MinusDM (int timeperiod): var MinusDM (VAR Aperto, VAR alto, VAR Basso, VAR Close, int timeperiod): var Minus movimento direzionale, due versioni. Se la funzione non viene chiamata con diverse serie di prezzi, viene utilizzato l'attuale serie dei prezzi delle attività. MINVAL (VAR dati, int timeperiod): var valore più basso nel corso di un determinato periodo. MinIndex (VAR dati, int timeperiod): int indice di valore più basso nel corso di un determinato periodo. 0 valore più basso è a barra corrente, 1 ad una barra fa, e così via. MinMax (VAR dati, int timeperiod): var più bassi e più alti valori e le loro indici nel corso di un determinato periodo. Risultato in Rmin. Rmax. rMinIdx. rMaxIdx. MinMaxIndex (VAR dati, int timeperiod): int indici di basso e valori più alti nel corso di un determinato periodo. Risultato in rMinIdx. rMaxIdx. 0 bar corrente, 1 una barra ago, e così via. MMI (VAR dati, int timeperiod): var Market Index Meanness da hacker finanziario. Misura la meschinità del mercato, vale a dire la sua inversione di tendenza media, in un range 0..100. Numeri casuali hanno una MMI di 75. I prezzi reali sono più o meno autocorrelato, quindi la probabilità di una vera e propria serie di prezzi per ripristinare la media è inferiore al 75, ma normalmente più di 50. Più alto è il più cattivo è il mercato . L'indice Meanness mercato in grado di determinare quando seguenti sistemi tendenza sarà sempre più redditizio (MMI è in calo) o meno redditizia (MMI è in aumento), e quindi prevenire perdite in periodi non redditizi. Il codice sorgente in indicators. c. Mom (VAR dati, int timeperiod): var Momentum. Semplicemente Data0 - DataTimePeriod. Vedi anche diff. Moment (VAR dati, int timeperiod, int N): var Il momento statistico N (1..4) della sezione di serie dati forniti dal timeperiod. Il primo momento è la media, il secondo è la varianza, terzo è asimmetria, e il quarto curtosi ist. Fonte disponibile in indicators. c. Media mobile (VAR dati, int timeperiod, int MAType): var media mobile. Parametri: MAType (Tipo di media mobile, vedi note). MovingAverageVariablePeriod (VAR dati, VAR periodi, int MinPeriod, int MaxPeriod, int MAType): var Media mobile con periodo variabile data dalla serie periodi. Parametri: MinPeriod (valore inferiore minimo verranno modificati in periodo minimo), MaxPeriod (valore superiore a quello massimo verrà modificato in periodo di massima), MAType (Tipo di media mobile, vedi note). NATR (int timeperiod): var normalizzato Average True Range, da John Forman. Simile al ATR, tranne che è essere normalizzato come segue: NATR 100 ATR (timeperiod) Chiudi. Utilizza la serie dei prezzi delle attività in corso. Non supporta lasso di tempo. Normalizza (VAR dati, int timeperiod): var Trasforma la serie di dati per il -1. 1 gamma all'interno del data timeperiod. Simile alla funzione AGC, ma non distinguere tra attacco e decadimento. La lunghezza minima delle serie di dati è pari a timeperiod. Fonte disponibile in indicators. c. Vedere anche in scala. NumInRange (VAR Basso, VAR alto, var Min, Max var, int lunghezza): var Numero di intervalli di dati, dati dai loro valori alti e bassi, che si trovano completamente all'interno dell'intervallo da Min a Max all'interno del data lunghezza. Può essere usato per calcolare la distribuzione dei prezzi o candele. Low e High possono essere impostati allo stesso valore per il conteggio tutti i valori nell'intervallo, o scambiati per contare tutte le candele che toccano l'intervallo. Gamma 1..TimePeriod. Fonte disponibile in indicators. c. NumRiseFall (VAR dati, int timeperiod): var Lunghezza della sequenza corrente di salita o di discesa dei valori nella matrice di dati, di nuovo alla data timeperiod. Per una sequenza ascendente sua lunghezza è restituito, per una sequenza cade la lunghezza negativa. Intervallo 1..TimePeriod resp. -1 ..- Timeperiod. Fonte disponibile in indicators. c. Vedere lo script passeggiata aleatoria e il capitolo strategia per un esempio. Fonte disponibile in indicators. c. NumWhiteBlack (var corpo, int offset, int timeperiod): var Numero di candele bianche meno neri nella data timeperiod. Offset è la distanza alla barra corrente (0 bar corrente), Corpo è la lunghezza minima di una candela da contare. Fonte disponibile in indicators. c. Percentile (VAR dati, int lunghezza, var percentuale): var Restituisce i percentile dati della serie di dati con data F. I. Lunghezza Percentuale 95 restituisce il valore dei dati che è al di sopra di 95 tutti gli altri valori. Percentuale 50 Restituisce la mediana della serie di dati. Per calcolare la percentuale di un dato valore percentile, utilizzare la funzione NumInRange e contare gli elementi sotto il percentile. PlusDI (int timeperiod): var PlusDI (VAR Aperto, VAR alto, VAR Basso, VAR Close, int timeperiod): var Inoltre indicatore direzionale, una parte del Indicato DX, due versioni. Nella prima versione si utilizza l'attuale serie dei prezzi delle attività. PlusDM (int timeperiod): var PlusDM (VAR Aperto, VAR alto, VAR Basso, VAR Close, int timeperiod): var Inoltre movimento direzionale, due versioni. Nella prima versione si utilizza l'attuale serie dei prezzi delle attività. PPO (VAR dati, int FastPeriod, int SlowPeriod, int MAType): var percentuale Price Oscillator. Parametri: FastPeriod (Numero di periodo per il MA veloce), SlowPeriod (Numero di periodo di lenta MA), MAType (Tipo di Moving Average). ProfitFactor (VAR dati, int lunghezza): var Restituisce il fattore di profitto della serie di dati. Il fattore di profitto è il rapporto tra la somma dei rendimenti positivi (cioè Datai-1 GT Datai) alla somma dei rendimenti negativi (cioè Datai-1 lt Datai). Il valore restituito viene agganciato al 0,1. 10 gamma. Il suo reciproco deve essere utilizzato quando la matrice dei dati è in non in ordine di serie, ma in ordine cronologico, come vittorie e le perdite sono poi scambiati. Fonte disponibile in indicators. c. ROC (VAR dati, int timeperiod): var Tasso di variazione, 100 scala: ((prezzo-prevPrice) prevPrice) 100. ROCP (VAR dati, int timeperiod): var Tasso di variazione percentuale: (prezzo-prevPrice) prevPrice. Vedi anche diff. ROCR (VAR dati, int timeperiod): var Tasso del rapporto di cambio: (priceprevPrice). ROCL (VAR dati, int timeperiod): var ritorno logaritmica: log (priceprevPrice). ROCR100 (VAR dati, int timeperiod): var Tasso del rapporto di cambio, 100 scala: (priceprevPrice) 100. Tetto (VAR dati, int CutoffLow, int CutoffHigh): var Ehlers filtro di copertura, prepara la serie di dati per un ulteriore calcolo, eliminando tendenza e rumore. Applica un filtro passa-alto 2 poli seguita dal filtro liscio. I valori consigliati per i periodi a bassa e alta di taglio sono 10 e 50. La lunghezza minima delle serie di dati è 2. La funzione crea internamente serie e, quindi, deve essere chiamato in un ordine fisso nello script. Fonte disponibile in indicators. c. RSI (VAR dati, int timeperiod): Indice var forza relativa, da Welles Wilder. Rapporto del recente movimento verso l'alto dei dati alla gamma totale di movimento dati 0..100. L'RSI è creduto per indicare le condizioni overboughtoversold quando il valore è superiore a 30. 70below Formula: RSI 100 Up (UpDn). dove fino EMA (max (0, Data0-Data1), timeperiod) e Dn EMA (max (0, Data1-Data0), timeperiod). RVI (int timeperiod): var Relative Vigor Index, da John Ehlers. Rapporto di variazione di prezzo per la fascia di prezzo totale: (C-O) (H-L). medie nel periodo di tempo e lisciato con un filtro FIR. Oscilla tra -1 e 1. La funzione crea internamente una serie e, quindi, deve essere chiamato in un ordine fisso nello script. Il codice sorgente in indicators. c. SAR (var Step, var Min, var max): var Parabolic SAR, da Welles Wilder. Il SAR corre sopra o al di sotto della curva di prezzo, secondo l'attuale tendenza ciascun incrocio curva del prezzo è creduto per indicare un cambiamento di tendenza. Parametri: Passo (incremento fattore di accelerazione, normalmente 0,02), Min (valore minimo fattore di accelerazione, normalmente 0,02), Max (accelerazione fattore di valore massimo, normalmente 0.2). SAR è una funzione ricorsiva che dipende dalla direzione della candela prezzo iniziale per valori coerenti periodo LookBack deve essere sufficientemente lungo per contenere almeno un incrocio curva dei prezzi. Utilizza i prezzi delle attività correnti. La funzione crea internamente una serie e, quindi, deve essere chiamato in un ordine fisso nello script. Il codice sorgente in indicators. c. ad esempio in Indicatortest. c. ShannonGain (VAR dati, int timeperiod): var atteso tasso di guadagno logaritmico della serie di dati nel range di circa -0,0005. Il tasso di guadagno è derivato dalla probabilità P Shannon (1 Media (Guadagno) RootMeanSquare (Guadagno)) 2. che è la probabilità di un aumento o una diminuzione di una serie di dati ad alta entropia nel prossimo periodo bar. Un tasso guadagno positivo indica che la serie è più probabile a salire, un tasso guadagno negativo indica che è più probabile cadere. L'intersezione con zero potrebbe essere utilizzato per un segnale di mestiere. Algoritmo di John Conover. Source available in indicators. c . ShannonEntropy(vars Data, int Length, int PatternSize): var Entropy of patterns in the Data series, in bit can be used to determine the randomness of the data. PatternSize (2..8) determines the partitioning of the data into patterns of up to 8 bit. Each Data value is either higher than the previous value, or it is not this is a binary information and constitutes one bit of the pattern. The more random the patterns are distributed, the higher is the Shannon entropy. Totally random data has a Shannon entropy identical to the pattern size. Algorithm explained on the Financial Hacker blog source available in indicators. c . SIROC(vars Data, int TimePeriod, int EMAPeriod): var Smoothed Rate of Change (S-RoC) by Fred G Schutzman. Differs from the ROC (see above) in that it is based on the exponential moving average ( EMA ) of the Data series. Believed to indicate the strength of a trend by determining if the trend is accelerating or decelerating. Formula: (Current EMA - Previous EMA)(Previous EMA) x 100. Source code in indicators. c . SMA(vars Data, int TimePeriod): var Simple Moving Average the mean of the data, i. e. the sum divided by the time period. Use Moment when long time periods are required. Smooth(vars Data, int CutoffPeriod): var Ehlers super-smoothing filter, a 2-pole Butterworth filter combined with a SMA that suppresses the Nyquist frequency. Can be used as a low-lag universal filter for removing noise from price data. The minimum length of the Data series is 2. The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. Source available in indicators. c . SMom(vars Data, int TimePeriod, int CutoffPeriod): var Smoothed Momentum by John Ehlers indicates the long term trend direction. TimePeriod is the momentum period, CutoffPeriod is a Butterworth filter constant for lowpass filtering the momentum. Source code in indicators. c . Spearman(vars Data, int TimePeriod): var Spearmans rank correlation coefficient correlation between the original Data series and the same series sorted in ascending order within TimePeriod ( 1..256 ). Returns the similarity to a steadily rising series and can be used to determine trend intensity and turning points. Range -1..1 . lag TimePeriod2 . For usage and details, see Stocks amp Commodities magazine 22011. Source available in indicators. c . StdDev(vars Data, int TimePeriod): var Standard Deviation of the Data series in the time period, from the ta-lib . Use the square root of the second Moment when high accuracy or long time periods are required. Stoch(int FastKPeriod, int SlowKPeriod, int SlowKMAType, int SlowDPeriod, int SlowDMAType) Stochastic Oscillator (unrelated to stochastics, but its inventor, George Lane, looked for a fancy name). Measures where the Close price is in relation to the recent trading range. Formula: FastK 100 (Close-LL)(HH-LL) SlowK MA(FastK) SlowD MA(SlowK) . Uses the current asset price series and does not support TimeFrame . Result in rSlowK . rSlowD . Some traders believe that the SlowK crossing above SlowD is a buy signal others believe they should buy when SlowD is below 20 and sell when it is above 80. Parameters: FastKPeriod - Time period for the HH and LL to generate the FastK value, usually 14 . SlowKPeriod - Time period for smoothing FastK to generate rSlowK usually 3 . SlowKMAType - Type of Moving Average for Slow-K, usually MATypeEMA . SlowDPeriod - Time period for smoothing rSlowK to generate rSlowD . usually 3 . SlowDMAType - Type of Moving Average for Slow-D, usually MATypeEMA . StochEhlers(vars Data, int TimePeriod, int CutOffLow, int CutOffHigh): var Predictive stochastic oscillator by John Ehlers. Measures where the Data value is in relation to its range within TimePeriod . The data runs through a 2-pole highpass filter with period CutOffHigh and through a Butterworth lowpass filter with period CutOffLow . Indicator algorithm explained in Ehlers quotPredictive Indicatorsquot paper usage example in the Ehlers script. Source code in indicators. c . The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. StochF(int FastKPeriod, int FastDPeriod, int FastDMAType): var Stochastic Fast. Measures where the Close price is in relation to the recent trading range Formula: Fast-K 100 (Close-LL)(HH-LL) Fast-D MA(Fast-K) . Uses the current asset price series. Does not support TimeFrame . Result in rFastK . rFastD . Returns: FastK . Parameters: FastKPeriod (Time period for the HH and LL of Fast-K, usually 14 ), FastDPeriod (Moving Average Period for Fast-D usually 3 ), FastDMAType (Type of Moving Average for Fast-D, usually MATypeEMA ). StochRSI(vars Data, int TimePeriod, int FastKPeriod, int FastDPeriod, int FastDMAType): var Stochastic Relative Strength Index (RSI ). Result in rFastK . rFastD . Returns: FastK . Parameters: FastKPeriod (Time period for building the Fast-K line), FastDPeriod (Smoothing for making the Fast-D line. Usually set to 3), FastDMAType (Type of Moving Average for Fast-D). Sum(vars Data, int TimePeriod): var Sum of all Data elements in the time period. T3(vars Data, int TimePeriod, var VFactor): var An extremely smoothed Moving Average by Tim Tillson. Uses a weighted sum of multiple EMAs. Parameters: VFactor (Volume Factor, normally 0.7). TEMA(vars Data, int TimePeriod): var Triple Exponential Moving Average by Patrick Mulloy, calculated from (3xEMA)-(3xEMA of EMA)(EMA of EMA of EMA) . Trima(vars Data, int TimePeriod): var Triangular Moving Average (also known under the name TMA ) a form of Weighted Moving Average where the weights are assigned in a triangular pattern. F. i. the weights for a 7 period Triangular Moving Average would be 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1. This gives more weight to the middle of the time series. It causes better smoothing, but greater lag. Trix(vars Data, int TimePeriod): var 1-day Rate-Of-Change (see ROC ) of a Triple EMA (see TEMA ). TrueRange(): var True Range (TR) max(High0,Close1)-min(Low0,Close1) of the current asset price series. See also ATR . ATR S. TSF(vars Data, int TimePeriod): var Time Series Forecast. Returns b m(TimePeriod) . i. e. the Linear Regression forecast for the next bar. TSI(vars Data, int TimePeriod): var Trend Strength Index, an indicator by Frank Hassler who believed that it identifies trend strength. A high TSI value (above 1.65 ) indicates that short-term trend continuation is more likely than short-term trend reversal. The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. TypPrice(): var Typical Price. Simply (High Low Close)3 . Uses the current asset price series. UltOsc(int TimePeriod1, int TimePeriod2, int TimePeriod3): var Ultimate Oscillator. Parameters: TimePeriod1 (Number of bars for 1st period.), TimePeriod2 (Number of bars for 2nd period), TimePeriod3 (Number of bars for 3rd period). Uses the current asset price series. Does not support TimeFrame . UO(vars Data, int CutOff): var Universal oscillator by John Ehlers, from SampC Magazine 12015. Removes white noise from the data, smoothes it and runs it through the AGC filter. Detects trend reversals very early. Output in the -1..1 range. Source code in indicators. c . The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. Variance(vars Data, int TimePeriod): var Variance of the Data series in the time period, from the ta-lib . Use Moment when high accuracy or long time periods are required. Volatility(vars Data, int TimePeriod): var Annualized volatility of the Data series standard deviation of the log returns, multiplied with the square root of time frames in a year. This is the standard measure of volatility used for financial models, such as the Black-Scholes model. The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. Source code in indicators. c . VolatilityC(int TimePeriod, int EMAPeriod): var Chaikin Volatility indicator by Marc Chaikin measures volatility in percent as momentum of the smoothed difference between High and Low. An increase in the Chaikin Volatility indicates that a bottom is approaching, a decrease indicates that a top is approaching. TimePeriod is the period of the momentum (normally 10), EMAPeriod determines the smoothing (also, normally 10). Uses the current asset price series. The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. Source code in indicators. c . VolatilityMM(vars Data, int TimePeriod, int EMAPeriod): var MinMax volatility of the Data series the difference of MaxVal and MinVal in the time period, smoothed by an EMA (set EMAPeriod 0 for not smoothing). The function internally creates a series when EMAPeriod gt 0 . and then must be called in a fixed order in the script. Source available in indicators. c . For the volatility of price candles, use ATR or ATRS. VolatilityOV(int Days): var Annualized volatility of the current asset, calculated over the given number of Days (usually 20). Empirical formula used by some options software packages (OptionsVue 8482) for estimating the values of options, alternatively to Volatility() . Source code in options. c . which must be included for using this indicator. WCLPrice(): var Weighted Close Price. Uses the current asset price series. WillR(int TimePeriod): var Williams Percent Range. Formula: -100 (HH-Close)(HH-LL) . Uses the current asset price series. Does not support TimeFrame . WMA(vars Data, int TimePeriod): var Linear Weighted Moving Average the weight of every bar decreases linearly with its age. ZigZag(vars Data, var Depth, int Length, int Color): var ZigZag indicator converts the Data series into alternating straight trend lines with at least the given Depth and Length . Non-predictive can only identify trends in hindsight. Returned: rSlope (the slope of the last identified trend line upwards trends have a positive slope, downwards trends a negative slope) rPeak (the bar offset of the last identified peak) rSign ( 1 if the last peak was a top, -1 if the last peak was a bottom) rLength (the number of bars of the last trend line ending with rPeak ). If a nonzero Color is given, the trend lines are plotted in the chart. Source code in indicators. c . example in Indicatortest. c . The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. ZMA(vars Data, int TimePeriod): var Zero-lag Moving Average by John Ehlers smoothes the Data series with an Exponential Moving Average (EMA ) and applies an error correction term for compensating the lag. The function internally creates a series and thus must be called in a fixed order in the script. Source in indicators. c . Standard parameters: The number of bars for the time period of the function, if any or 0 for using a default period. A data series. often directly derived from the price functions price(), priceClose() etc. Alternatively a user created series or any other double float array with the given minimum length can be used. If not mentioned otherwise, the minimum length of the Data series is TimePeriod . Some functions require a second data array Data2 . Price data series can be explicitly given for some indicators, for using price series generated from a different asset or with a different TimeFrame. Otherwise the prices of the current asset with a time frame equivalent to the bar period are used. Price variation or percentage, dependent on the function, for the current bar. Usage example: MACD(Price,12,26,9) calculates the standard MACD for the given Price series. The results are stored in the global variables rMACD . rMACDSignal . and rMACDHistory . The TA-Lib function prototypes are defined in includeta. h . Information about the usage and the indicator algorithms can be found online at tadoc. org. The C source code of all included TA-Lib indicators is contained in Sourcetalib. zip and can be studied for examining the algorithms. Some TA-Lib indicators that originally didnt work properly - such as Correlation or SAR - have been replaced by working versions. The lite-C source code of most additional indicators that are not part the the TA-Lib is contained in includeindicators. c . All TA functions are applied on series and do normally not accept other data arrays. In the INITRUN. all TA functions return 0 . and LookBack is automatically increased to the largest required lookback time by a TA function. Recursive TA functions - f. i. EMA or ATR - need a higher lookback period than their TimePeriod parameter (see UnstablePeriod ). LookBack can be exceeded when TA functions are later called with a series offset or a different TimePeriod this will generate an Error 046 message. Make sure that LookBack is always higher than the maximum TimePeriod plus the UnstablePeriod plus the highest possible offset of all used series. Some functions return more than one value, f. i. MACD . The returned results are stored in global variables beginning with quot r quot they can be accessed after the function is called. Some functions only require a single Data value. Rather than creating a Data series of length 1 . simply a pointer to the Data value can be used. Example: var Raw MyIndicator() var Transformed AGC(ampRaw,0) . TimeFrame affects subsequent data series and thus also affects all indicators that use the data series as input. The TimePeriod is then not in Bar units, but in time frame units. TimeFrame has no effect on indicators that do not use data series. Indicators that rely on the standard deviation (f. i. Bollinger Bands) become inaccurate when the standard deviation is below 0.0001, as it is then assumed to be zero by the TA-Lib. This can happen on very short bar periods when the price does (almost) not move. For writing your own indicators, have a look at the examples inside indicators. c . But please do not modify indicators. c - write the indicators in your own script, or in a dedicated script that you can then include in your strategies. If you need a complex indicator that you can not be easily add, please ask for it on the Zorro user forum.3rd Generation Moving Average Indicator 3rd Generation Moving Average Moving Averages based on the Nyquist-Shannon Signal Theorem. Mathematically suggested to have the least possible lag. Less lag than general and second generation averages like Ehlers zero-lag averages. Download Fig. 1. Comparison of Moving Averages. The 3rd generation average performes best with least lag in comparison to all other averages. All averages were run with the same window size 21. The data represents 3x60 data points with a Gaussian distribution around 100 and 200 and a standard deviation of 5 points. Formulas as in Drschner 2011. EMA implementation based on MetaTrader4 algorithm, 2nd generation uses Ehler (2001) correction, 3rd generation is based on the Nyquist-Shannon theorem as outlined in Drschner (2011) with lambda of 4. Moving Averages of the 3rd Generation Moving averages are supposed to smooth data and to remove noise and useless information. Multiple average variants are used widely, for example Simple Moving Average (SMA) or Exponentially Moving Average (EMA) (Wikipedia, Moving Averages, 2011). One challenge is that moving averages introduce a lag, i. e. the smoothed curve follows the trend usually later (see Fig. 1). Adaptive moving averages like VIYDA (Chande, 1992 Brown) and Kaufmans Adaptive Moving Average (KAMA) (Kaufmann, 1995) tried to address this issue by incorporating dynamic variables. In 2001, J. Ehler introduced a general concept based on signal theory which we refer as second generation averages (Ehler, 2001). Here, the basic assumption is that the time series is composed from a limited number of overlapping signal phases which would make signal theory applicable (Ehler, 2001 Huang, et al. 1998). In 2011, M. G. Drschner stated that under the signal theory model - the Nyquist-Shannon theorem (Wikipedia, Nyquist, 2008) must be applied (Drschner, 2011). In his work, Drschner outlined that averages according to these criteria would have the least theoretically possible lag and termed them 3rd generation Moving Averages. Indicator ParameterZero Lag Indicators A collection of traditional indicators which have been significantly improved to approach zero lag whilst providing superior smoothing. The Bowfort Zero Lag Indicators (BZL) Add-On for Neuroshell provides 15 Near Zero Lag indicators. Two of these indicators are moving average replacements which feature superb smoothing with extremely minimal lag. The remaining nine indicators use these superior smoothers in their calculations to produce indicators which also have minimal lag and superb smoothing. The Hull Moving Average is a very fast moving average replacement. It is more responsive than Juriks JMA of a similar lookback period for most price action. It can also be used as a price or volume proxy in any other Neuroshell indicator that uses open, high, low, close or volume to benefit from its superior smoothing capabilities. For instance, you could build a Relative Momentum Index (RMI) in Neuroshell using the Hull Moving Average of Close, e. g: RMI(BZL Hull Moving Average(Close), 5, 5) The Gaussian Moving Average is an Infinite Impulse Response Filter (IIR) with a configurable number of filter poles which can be used to adjust the amount of lag. This moving average is very responsive and can also be used as a price proxy in the same way as the Hull Moving Average. The Gaussian Moving Average employs a Gaussian Filter Kernel which mimics the gaussian distribution found in many natural systems. The remaining indicators are indicators that weve found to be useful using the Hull and Gaussian moving averages in their calculations. You can choose which moving average is used for these indicators. Or better still, let the Genetic Algorithm in Neuroshell figure it out. They are considerably smoother than their regular indicator counterparts. All our indicators have Built-In Help integrated into the product. Here is an comparative screenshot of our Bowfort Zero Lag Moving Averages and Bowfort Zero Lag RSI . On the top graph, you can see 3 moving averages. The red line is the Hull Moving Average . The magenta line is the Gaussian Moving Average and the Yellow line is Juriks JMA. All the moving averages have the same lookback periods (9 bars). As you can see the Hull Moving Average has less lag and is faster than Juriks JMA. The bottom graphs compare a regular Relative Strength Index of 9 periods, and a Bowfort Zero Lag RSI of 3 periods (the blue line on the middle graph). Note that although we are using only 3 periods in the Bowfort Zero Lag RSI, how much smoother and clearer the signals are that are produced. Which RSI would you rather trade Indicators Included Bowfort Zero Lag contains the following indicators: BZL Acceleration BZL Average Direction Movement (ADX) BZL Commodity Channel Index (CCI) BZL Fast Stochastic K BZL Fast Stochastic D BZL Gaussian Moving Average BZL Hull Moving Average BZL Moving Average Convergence Divergence (MACD) BZL Moving Average Convergence Divergence (MACD Signal) BZL Momentum BZL Polarized Fractal Efficiency BZL Relative Strength Index (RSI) BZL Slow Stochastic K BZL Slow Stochastic D BZL Velocity All our add-ons come with free support. We take pride in our products, and if you encounter any problems we are here to help. If we update a product you have purchased, the updates will be provided to you free of charge for minor releases and at a reduced price for major releases. Note 1: Unless otherwise noted, all sales are final. Note 2: We take software piracy of Neuroshell seriously and only sell to clients who have purchased Neuroshell. If we believe that piracy maybe involved, any information that we have on your purchase will be provided to Ward Systems Group. We also may require your Neuroshell serial number (not password) to validate your purchase with Ward Systems Group.
No comments:
Post a Comment