El algoritmo k-Vecinos Más Cercanos (k-NN) es una herramienta poderosa que busca patrones del pasado (vecinos) que son más similares al patrón actual. A partir de ahí, calcula los precios futuros basándose en una votación ponderada de esos vecinos. Este indicador específico se centra en encontrar solo un vecino más cercano, lo que lo convierte en un algoritmo 1-NN. Utiliza el coeficiente de correlación de Pearson entre el patrón actual y todos los patrones anteriores como medida de distancia entre ellos.
El indicador cuenta con los siguientes parámetros de entrada:
- Npast - número de barras pasadas en un patrón;
- Nfut - número de barras futuras en un patrón (debe ser < Npast).
Este indicador grafica dos curvas: la curva azul representa los precios pasados del vecino más cercano y la curva roja indica los precios futuros del mismo patrón. El vecino más cercano se escala de acuerdo con la pendiente de regresión lineal entre este patrón y el patrón actual. Además, el indicador muestra información sobre la fecha de inicio del vecino más cercano y su coeficiente de correlación con el patrón presente. Por ejemplo,
Nearest_Neighbor (EURUSD,H1): El vecino más cercano está fechado el 26 de agosto de 2003 a las 23:00:00 y tiene una correlación con el patrón actual de 0.9432442047577905;
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