यूनिफार्मिटी फैक्टर इंडिकेटर - MetaTrader 5 के लिए अन्वेषण

नमस्ते दोस्तों! आज हम बात करेंगे एक ऐसे इंडिकेटर के बारे में जो ट्रेडिंग में आपकी मदद कर सकता है - यूनिफार्मिटी फैक्टर इंडिकेटर। यह एक सरल विश्लेषणात्मक इंडिकेटर है जो आपको यह परीक्षण करने की सुविधा देता है कि क्या कीमतों की टाइमसीरीज़ एक "रैंडम वॉक" का प्रतिनिधित्व करती है, विशेष रूप से गॉसियन "रैंडम वॉक"। इसका उपयोग करने से आप मूल्य परिवर्तनों को समान रूप से वितरित, अधिक स्थिर और पूर्वानुमानित समय श्रृंखलाओं में बदल सकते हैं, खासकर अस्थिरता के संदर्भ में।

जैसा कि आप जानते हैं, एक "रैंडम वॉक" वेरिएबल के लिए N चरणों के बाद कवर्ड दूरी का अनुमान उसके मानक विचलन को sqrt(N) से गुणा करके लगाया जाता है।

यह इंडिकेटर पूर्वनिर्धारित बार के उप-क्षेत्रों के लिए "औसत" मूल्य परिवर्तन (प्रति बार) की सांख्यिकी की गणना करता है। "औसतकरण" उस दूरी (N तक बार की संख्या) पर किया जाता है जिसे F - एक फैक्टर, जो 0.1 से 1 के बीच होता है, की शक्ति में लिया जाता है।

वर्तमान चार्ट पर सभी बार का उपयोग सांख्यिकी एकत्र करने के लिए किया जाता है, जो N बार तक की स्लाइडिंग विंडो में होता है।

इसके बाद, इंडिकेटर विभिन्न F के बीच सांख्यिकी के सबसे "नियमित" समान वितरण को खोजता है और इस फैक्टर का एक हिस्टोग्राम दिखाता है (जो कि आमतौर पर 0.5 या 0.6 होता है)। हिस्टोग्राम का प्रत्येक कॉलम संबंधित व्यापार अवधि (बार की संख्या) के लिए प्रति बार के लिए "औसत" डेल्टा है, जहां "औसतकरण" N^F द्वारा किया जाता है। (जब F=1 हो, तो आपको मानक औसतकरण मिलेगा)।

इंडिकेटर विभिन्न तरीकों का उपयोग कर सकता है ताकि सांख्यिकीय वक्र की "नियमितता" (फ्लैटनेस) का स्वचालित रूप से पता लगाया जा सके:

वैरिएंस का न्यूनतम;
त्रैतीय M का न्यूनतम अंतर (Mean, Median, Mode), के रूप में वर्गीकृत त्रुटि;
गिनी गुणांक का न्यूनतम;

ऑप्टिमल फैक्टर जानना निम्नलिखित के लिए फायदेमंद हो सकता है:

न्यूरल नेटवर्क और अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए इनपुट डेटा (कीमत परिवर्तनों) का सामान्यीकरण;
वोलाटिलिटी ट्रेडिंग सिस्टम में विश्लेषण के लिए एकल इनपुट वेक्टर में नमूने के लिए पर्याप्त बार की संख्या का अनुमान;
संकेत और/या समय सीमा के साथ विसंगतियों की पहचान (गैर-मानक F या वितरण वक्र में एकलता);

इनपुट्स

पीरियड — सांख्यिकी के लिए बार में अधिकतम दूरी (N), डिफ़ॉल्ट 200;
फैक्टर — दूरी पर "औसतकरण" के लिए गुणांक, डिफ़ॉल्ट 0 - का मतलब स्वचालित पहचान है, आप 0.0 से 1.0 के बीच एक कस्टम मान दर्ज कर सकते हैं, जैसे 0.525;
विधि — समानता के अनुमान की विधियों में से एक: वैरिएंस, ट्रिपल_M, गिनी;
मैक्सबार्स — सांख्यिकी की गणना के लिए बार की सीमा, डिफ़ॉल्ट 0 - का मतलब सभी उपलब्ध बार है;

नोट: यदि आप चार्ट पर अनलिमिटेड संख्या या लाखों बार का उपयोग करते हैं, तो गणना में कुछ समय लग सकता है - यदि यह समस्या है, तो बार की संख्या को हजारों में सीमित करने पर विचार करें।