Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5
Table Of Contents:
- Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5
- Установка Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5
- Параметры Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5
- Буферы Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5
- Основные части кодекса
Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5 рисует ожидаемые будущие движения цены, которые рассчитываются по последним ценовым моделям. Недавние ценовые модели - это так называемые ближайшие соседи, которые дали название этому индикатору. Ценовые модели используются для расчета взвешенного голосования. Из этого результата будущие движения цены нарисованы на графике.
Partially Automated Trading Besides Your Day Job
Alerts In Real-Time When Divergences Occur
Установка Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5
После того, как вы загрузили индикатор через форму выше, вам необходимо распаковать zip-файл. Затем вам нужно скопировать файл nearest_neighbor.mq5 в папку MQL5Indicators вашей установки MT5 . После этого перезапустите MT5, и вы сможете увидеть индикатор в списке индикаторов.
Параметры Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5
Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5 имеет параметры 2 для настройки.
input int Npast =300; // Past bars in a pattern input int Nfut =50; // Future bars in a pattern (must be < Npast) Буферы Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5
Price Prediction By Nearest Neighbor Indicator For MT5 предоставляет буферы 2 .
SetIndexBuffer(0,ynn,INDICATOR_DATA); SetIndexBuffer(1,xnn,INDICATOR_DATA); Основные части кодекса
int OnCalculate(const int rates_total, const int prev_calculated, const datetime &Time[], const double &Open[], const double &High[], const double &Low[], const double &Close[], const long &tick_volume[], const long &volume[], const int &spread[]) { //--- check for insufficient data and new bar int bars=rates_total; if(bars lt Npast+Nfut) { Print("Error: not enough bars in history!"); return(0); } if(PrevBars==bars) return(rates_total); PrevBars=bars; //--- initialize indicator buffers to EMPTY_VALUE ArrayInitialize(xnn,EMPTY_VALUE); ArrayInitialize(ynn,EMPTY_VALUE); //--- main cycle //--- compute correlation sums for current pattern //--- current pattern starts at i=bars-Npast and ends at i=bars-1 double my=0.0; double syy=0.0; for(int i=0;i lt Npast;i++) { double y=Open[bars-Npast+i]; my +=y; syy+=y*y; } double deny=syy*Npast-my*my; if(deny lt =0) { Print("Zero or negative syy*Npast-my*my = ",deny); return(0); } deny=MathSqrt(deny); //--- compute correlation sums for past patterns //--- past patterns start at k=0 and end at k=bars-Npast-Nfut ArrayResize(mx,bars-Npast-Nfut+1); ArrayResize(sxx,bars-Npast-Nfut+1); ArrayResize(denx,bars-Npast-Nfut+1); int kstart; if(FirstTime) kstart=0; else kstart=bars-Npast-Nfut; FirstTime=false; for(int k=kstart;k lt =bars-Npast-Nfut;k++) { if(k==0) { mx[0] =0.0; sxx[0]=0.0; for(int i=0;i lt Npast;i++) { double x=Open[i]; mx[0] +=x; sxx[0]+=x*x; } } else { double xnew=Open[k+Npast-1]; double xold=Open[k-1]; mx[k] =mx[k-1]+xnew-xold; sxx[k]=sxx[k-1]+xnew*xnew-xold*xold; } denx[k]=sxx[k]*Npast-mx[k]*mx[k]; } //--- compute cross-correlation sums and correlation coefficients and find NN double sxy[]; ArrayResize(sxy,bars-Npast-Nfut+1); double b,corrMax=0; int knn=0; for(int k=0;k lt =bars-Npast-Nfut;k++) { //--- Compute sxy sxy[k]=0.0; for(int i=0;i lt Npast;i++) sxy[k]+=Open[k+i]*Open[bars-Npast+i]; //--- Compute corr coefficient if(denx[k] lt =0) { Print("Zero or negative sxx[k]*Npast-mx[k]*mx[k]. Skipping pattern # ",k); continue; } double num=sxy[k]*Npast-mx[k]*my; double corr=num/MathSqrt(denx[k])/deny; if(corr gt corrMax) { corrMax=corr; knn=k; b=num/denx[k]; } } Print("Nearest neighbor is dated ",Time[knn]," and has correlation with current pattern of ",corrMax); //--- Compute xm[] and ym[] by scaling the nearest neighbor double delta=Open[bars-1]-b*Open[knn+Npast-1]; for(int i=0;i lt Npast+Nfut;i++) { if(i lt =Npast-1) xnn[bars-Npast+i]=b*Open[knn+i]+delta; if(i gt =Npast-1) ynn[bars-Npast-Nfut+i]=b*Open[knn+i]+delta; } return(rates_total); } //+------------------------------------------------------------------+
