著者: Rosh
重心インジケーターは、ラグがほとんどなく、転換点を正確に特定することができます。このインジケーターは、Ehlers氏の適応フィルターに関する研究の結果です。
重心インジケーターを使うことで、ほとんどラグなしに主要なピボットポイントを見つけることができます。
重心を計算するアイデアは、有限インパルス応答（FIR）の異なるフィルターの遅延を調査する中で生まれました。SMA（単純移動平均）は、すべての係数が同じ値を持つFIRフィルターです。そのため、SMAの重心はフィルターの正確な中心に位置します。一方、WMA（加重移動平均）は、フィルターの長さに応じて最後の価格変動が加重されるFIRフィルターです。
加重の値はフィルターの係数です。WMAフィルターの係数は三角形の輪郭として表現されます。重心は三角形の底辺の長さの1/3の位置にあります。これにより、WMAの重心は同じ長さのSMAの重心に対して右にシフトし、ラグが小さくなります。すべてのFIRフィルターの例において、係数と価格の積の合計を係数の合計で割ることで、元の価格を保持する必要があります。
このようなFIRフィルターの中で最も有名なのがEhlersフィルターです。以下のように表現できます。
記事からの引用:
"Ehlersフィルターの係数は、ほぼすべての変動性の指標として使用できます。私は、モメンタム、信号対雑音比、ボラティリティ、さらにはストキャスティクスやRSIの値をフィルター係数として検討しました。最も適応的な係数セットの一つは、ビデオエッジ検出フィルターから派生したもので、各価格と前の価格の差の二乗の合計でした。いずれにせよ、異なるフィルター係数を使用する結果は、係数の重心を移動させることによってフィルターを適応的にすることです。
適応FIRフィルターのコードをデバッグしているとき、CG自体が価格の変動に正反対に動くことに気付きました。CGは価格が上がると右に動き、価格が下がると左に動きます。最近の価格からの距離として測定すると、価格が上昇するとCGは減少し、価格が下落するとCGは増加しました。CGの符号を反転させるだけで、価格の変動と同期し、ほぼゼロラグのスムーズなオシレーターを得ることができました。"
重心はEhlersフィルターを使用して以下のように計算されます。
このインジケーターのPeriod_パラメーターはインジケーター計算の期間を設定し、AppliedPriceパラメーターはインジケーターが計算される価格タイプを設定します。これにより、インジケーターの主線（色が変わる）を得ることができます。
信号線（青の点線）のために、SmoothPeriodパラメーターは主インジケーター線のスムージング期間を設定し、SmoothTypeパラメーターはスムージングのタイプを示します。パラメーターの値の解釈は、インジケーターコード内のコメント形式で提供されています。
このインジケーターは、SmoothAlgorithms.mqhライブラリのCMoving_Averageクラスを使用しています。このクラスとの作業については、「追加バッファを使用せずに中間計算のための価格系列の平均化」の記事で詳しく説明されています。
このインジケーターは最初にMQL4で実装され、CodeBaseに2007年2月20日に公開されました。
コメント 0