I Livelli Storici sono i prezzi che un simbolo ha raggiunto nel suo ciclo di vita, considerati dai trader come i prezzi più frequentemente toccati. Dal punto di vista finanziario, questi valori rappresentano limiti importanti delle condizioni economiche che si riflettono sul grafico del simbolo. Esistono studi scientifici che dimostrano come questi livelli siano legati a fasi finanziarie in cui il prezzo o il tasso non riescono a superare facilmente tali soglie, a meno che non ci sia un cambiamento significativo nella fase economica del simbolo in questione. Questi motivi rendono fondamentale per un trader arricchire le proprie analisi di mercato con i Livelli Storici.
Ho cercato di fornire una visione strutturale di questi livelli attraverso l’analisi della formazione delle candele. Il comportamento del prezzo rispetto a questi livelli ha un forte impatto sulla forma delle candele. Ad esempio, se esiste un livello forte per un prezzo, dovremmo assistere a un JUMP DEL PREZZO, dovuto all'alta quantità di denaro “dormiente” su quel prezzo o nelle sue vicinanze.
Considerando questo concetto, sono state sviluppate due regole:
- Regola 1 (candela rialzista su livello di supporto): se chiusura - minimo > Fattore di Salto
- Regola 2 (candela rialzista su livello di resistenza): se chiusura - minimo > Fattore di Salto & (chiusura-minimo)/(massimo-minimo) > rapporto
Per chiarire ulteriormente queste regole, sono state preparate due immagini.
Immagine 1: salto dai livelli S/R con la stessa azione (come candela rialzista su supporto)
Immagine 2: salto dai livelli S/R ma in modo inverso (come candela rialzista sotto resistenza)
Sulla base di queste regole (selezionabili), è stato sviluppato un indicatore che raccoglie dati in due matrici diverse (sup_mat e res_mat). Il numero di livelli S/R che rispettano le regole selezionate viene visualizzato sullo schermo durante la raccolta dei dati. Pertanto, è stata utilizzata la libreria AlgLib (dataanalysis.mqh) per eseguire un processo di clustering sui dati raccolti tramite il metodo K-means. I risultati vengono illustrati come colonne di dati sui Livelli di Supporto e Resistenza.
Dopo aver migliorato i livelli, si apre un grafico con lo stesso simbolo analizzato e vengono tracciati tutti i livelli (cluster) su quel grafico seguendo il processo di clustering. Alcuni parametri dell’indicatore possono essere modificati dallo schermo per renderlo più user-friendly. Ecco un breve esempio della grafica dello schermo dello strumento e dei suoi risultati.
Immagine 3: schermata dell'indicatore
Immagine 4: disegno automatico dei risultati dei Livelli sul grafico
In conclusione, questo strumento è molto potente, anche se si basa su regole molto basilari e i livelli mostrano un comportamento di forte supporto e resistenza. È possibile aggiungere ulteriori regole, e il codice è impostato in modo semplice per facilitare l'inserimento di nuove regole per migliorarlo. Ulteriori miglioramenti potrebbero includere l'aggiunta di regole extra, la suddivisione delle aree di clustering e l'analisi della massima distanza percorsa prima di ritoccare i livelli. Chiunque desideri avere più informazioni, non esiti a contattarmi.
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