MetaTrader 4 - Indicadores Extrapolador - indicador para MetaTrader 4 O indicador é baseado em vários métodos que podem ser escolhidos pela variável de entrada do Método: Método 1: Extrapolação de Fourier, as freqüências são calculadas usando Algoritmo Quinn-Fernandes Método 2: Método de Autocorrelação Método 3: Metodo ponderado Método Método 4: Método Burg com função de ponderação Helme-Nikias Método 5: Método Itakura-Saito (geométrico) Método 6: Método de covariância modificada Os métodos 2-6 são os métodos de predição linear. A previsão linear baseia-se na busca dos valores futuros como as funções lineares dos valores passados. Suponha que temos uma série de preços x0..xn-1 onde o índice mais alto é compatível com o preço recente. A previsão do preço futuro xn é calculada como xn - Sum (aixn-i, i1..p) onde ai1..p - coeficientes do modelo, p - ordem do modelo. Os métodos listados 2-6 encontram os coeficientes a diminuindo o erro do quadrado-quadrado médio nas últimas barras n-p de treinamento. Claro, podemos alcançar o erro zero de predição se resolvermos diretamente o conjunto de equações mencionadas acima com n2p pelo método de Levinson-Durbin. Esse método de predição é chamado Prony Method. Sua desvantagem é a instabilidade durante a previsão dos valores futuros da série. É por isso que esse método não foi incluído. Os outros parâmetros de entrada são: LastBar - o número da última barra nos dados anteriores PastBars - o número de barras passadas utilizadas para a predição dos valores futuros LPOrder - a ordem do modelo linear como uma fração do número do passado Barras (0..1) FutBars - o número de barras futuras na previsão HarmNo - o número máximo de frequências para o Método 1 (0 significa todas as frequências) FreqTOL - a imprecisão do cálculo de frequências para o Método 1 (se for Gt0.001 não pode convergir) BurgWin - o número da função de ponderação para o Método 2 (0Rectangular 1Hamming 2Parabolic) O indicador desenha duas linhas: a linha azul mostra os preços do modelo nas barras de treinamento, a linha vermelha mostra o previsto Preços futuros. Método 1 (extrapolação da série de Fourier) Método 3 (Método Burgs) Método 6 (Método de Covariância Modificado) Se alguém tiver sucesso no desenvolvimento de uma EA rentável com base nesse indicador, peço compartilhar suas idéias através do e-mail especificado dentro da Code. MetaTrader 5 - Indicadores Extrapolação de Fourier do indicador de preço para o MetaTrader 5 Um modelo trigonométrico multi-harmônico (ou multitono) de uma série de preços xi, i1..n, é dado por: xi m Sum (ahCos (whi) BhSin (whi), h1..H) xi - preço passado na i-th bar, total n preços passados m - bias ah e bh - coeficientes de escala de harmônicos wh - freqüência de um harmônico h - número harmônico H - número total de Armônicos ajustados. Ajustar este modelo significa encontrar m, ah, bh e wh que fazem com que os valores modelados estejam próximos de valores reais. Encontrar as frequências harmônicas é a parte mais difícil de ajustar um modelo trigonométrico. No caso de uma série de Fourier, essas freqüências são fixadas em 2pihn. Mas, a extrapolação da série de Fourier significa simplesmente repetir os últimos preços no futuro. Este indicador usa o algoritmo Quinn-Fernandes para encontrar as freqüências harmônicas. Ele se encaixa em harmônicos da série trigonométrica uma a uma até chegar ao número total especificado de harmônicos H. Depois de ajustar uma nova harmônica, o algoritmo codificado calcula o resíduo entre o modelo atualizado e os valores reais e se adapta a uma nova harmônica ao resíduo. O indicador possui os seguintes parâmetros de entrada: Npast - número de barras passadas, às quais a série trigonométrica é ajustada Nfut - número de barras futuras previstas Nharm - número total de harmônicos no modelo FreqTOL - tolerância de cálculos de freqüência. O indicador traça duas curvas: a curva azul indica valores passados modelados e a curva vermelha indica os valores futuros modelados.
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