Distribuição de probabilidade forex

Distribuição de probabilidade Forex
onde n, por exemplo, representa a quantidade de dias.
onde M - o maior valor de transições no sistema EURO / USD. A matriz apropriada de probabilidades transitivas parecerá:
Tomando uma decisão. Se, como algoritmo para a tomada de decisão, devemos usar a busca de um máximo de probabilidade (.5766), a condição da cotação EURO / USD será anterior, já que i = 5.
Os resultados representados da distribuição de probabilidade da pesquisa de cotações monetárias para o mercado Forex mostram o seguinte.
c. O uso do dispositivo da série Markoff é conveniente para as previsões de curto prazo, que é real para os comerciantes. O desenvolvimento dessa versão de pesquisa de um programa e sua realização por meio de pesquisa de distribuição probabilística levará de 1,5 a 2 meses. A versão de demonstração do software CPS (Currency Prediction Software) pode ser consultada aqui.

Encontre o ajuste correto com as distribuições de probabilidade.
Quase independentemente da sua visão sobre a previsibilidade ou a eficiência dos mercados, você provavelmente concordará que os retornos dos ativos são incertos ou arriscados. Isto é com pouca exceção. Se ignorarmos a matemática que está subjacente às distribuições de probabilidade, podemos ver que são imagens que descrevem uma visão particular da incerteza.
A incerteza refere-se à aleatoriedade e é diferente de uma falta de previsibilidade ou ineficiência do mercado. Uma visão de pesquisa emergente sustenta que os mercados financeiros são incertos e previsíveis. Além disso, os mercados podem ser eficientes, mas também incertos. Em finanças, usamos distribuições de probabilidade para desenhar imagens que ilustram nossa visão da sensibilidade de um retorno de ativos quando pensamos que o retorno de ativos pode ser considerado uma variável aleatória. Neste artigo, examinaremos algumas das distribuições de probabilidade mais populares e mostraremos como calculá-las.
Discreto refere-se a uma variável aleatória tirada de um conjunto finito de possíveis resultados. Um dado de seis lados, por exemplo, tem seis resultados discretos. Uma distribuição contínua refere-se a uma variável aleatória tirada de um conjunto infinito. Exemplos de variáveis ​​aleatórias contínuas incluem velocidade, distância e alguns retornos de ativos. Uma variável aleatória discreta é ilustrada tipicamente com pontos ou traços, enquanto uma variável contínua é ilustrada com uma linha contínua. A Figura 1 mostra distribuições discretas e contínuas para uma distribuição normal com média (valor esperado) de 50 e desvio padrão de 10:
A distribuição é uma tentativa de traçar incerteza. Neste caso, um resultado de 50 é o mais provável, mas só acontecerá cerca de 4% do tempo; um resultado de 40 é um desvio padrão abaixo da média e ocorrerá pouco menos de 2,5% do tempo.
A outra distinção é entre a função de densidade de probabilidade e a função de distribuição cumulativa.
O PDF é a probabilidade de nossa variável aleatória atingir um valor específico (ou no caso de uma variável contínua, de cair entre um intervalo). Mostramos que, ao indicar a probabilidade de que uma variável aleatória 'X' seja igual a um valor real 'x':
A distribuição cumulativa é a probabilidade de que a variável aleatória 'X' seja menor ou igual ao valor real 'x':
Por exemplo, se sua altura for uma variável aleatória com um valor esperado de 5'10 "polegadas (a altura média de seus pais), então a questão do PDF é" Qual a probabilidade de alcançar uma altura de 5'4 "? " A correspondente questão da função de distribuição cumulativa é: "Qual a probabilidade de você ser menor que 5'4"? "
A Figura 1 mostrou duas distribuições normais. Agora você pode ver que estes são gráficos de função de densidade de probabilidade (PDF). Se re-plotar exatamente a mesma distribuição como uma distribuição cumulativa, obteremos o seguinte:
A distribuição cumulativa deve eventualmente atingir 1,0 ou 100% no eixo y. Se elevarmos a barra suficientemente alto, então, em algum momento, praticamente todos os resultados cairão sob essa barra (podemos dizer que a distribuição geralmente é assintótica para 1,0).
A finanças, como ciência social, não é tão limpa quanto as ciências físicas. Gravidade, por exemplo, tem uma fórmula elegante que podemos depender, uma e outra vez. Os retornos de ativos financeiros, por outro lado, não podem ser replicados de forma consistente. Uma quantidade impressionante de dinheiro foi perdida ao longo dos anos por pessoas inteligentes que confundiram as distribuições precisas (ou seja, como se derivadas de ciências físicas) com as aproximações confusas e pouco confiáveis ​​que tentam retratar os retornos financeiros. Em finanças, as distribuições de probabilidade são pouco mais do que representações pictóricas brutas.
Agora role dois dados juntos, como mostrado na Figura 4, e a distribuição não é mais uniforme. Ele atinge as sete, o que acontece com 16,67% de chance. Nesse caso, todos os outros resultados são menos prováveis:
Agora role três dados juntos, como mostrado na Figura 4. Começamos a ver os efeitos de um teorema mais surpreendente: o teorema do limite central. O teorema do limite central promete corajosamente que a soma ou a média de uma série de variáveis ​​independentes tendem a se tornar normalmente distribuídas, independentemente da sua própria distribuição. Nossos dados são individualmente uniformes, mas combiná-los e - como adicionamos mais dados - quase magicamente, sua soma tenderá para a distribuição normal familiar!
A distribuição binomial reflete uma série de "ou / ou" ensaios, como uma série de lançamentos de moedas. Estes são chamados de testes de Bernoulli, mas você não precisa de chances iguais (50/50). Um julgamento de Bernoulli refere-se a eventos que têm apenas dois resultados. A distribuição binomial abaixo apresenta uma série de 10 lançamentos de moedas onde a probabilidade de cabeças é de 50% (p-0,5). Você pode ver na Figura 6 que a chance de lançar exatamente cinco cabeças e cinco caudas (a ordem não importa) é apenas um pouco de 25%:
Se a distribuição binomial parecer normal para você, você está correto sobre isso. À medida que o número de testes aumenta, o binômio tende para a distribuição normal.
Os retornos de ativos geralmente são tratados como normais - um estoque pode subir 10% ou abaixo de 10%. Os níveis de preços são frequentemente tratados como lognormal - um estoque de US $ 10 pode ir até US $ 30, mas não pode diminuir para - $ 10. A distribuição lognormal não é zero e distorcida para a direita (novamente, um estoque não pode cair abaixo de zero, mas não possui limite teórico)

Ferramentas de Probabilidade para Melhor Negociação de Forex.
Para serem bem sucedidos, os comerciantes de forex precisam conhecer a matemática básica da probabilidade. Afinal, é difícil alcançar e manter os ganhos comerciais antes de ter a capacidade de entender os números e medi-los.
Muitos comerciantes usam uma combinação de indicadores de caixa preta para desenvolver e implementar regras comerciais. No entanto, a diferença entre um comerciante "bom" e um grande é a compreensão das métricas e métodos para calcular desempenho e ganhos.
As probabilidades e as estatísticas são a chave para desenvolver, testar e lucrar com o comércio forex. Ao conhecer algumas ferramentas de probabilidade, é mais fácil para os comerciantes estabelecer metas comerciais em termos matemáticos, criar e operar estratégias de negociação efetivas e avaliar os resultados.
É útil rever os conceitos mais básicos de probabilidade e estatísticas para o comércio forex. Ao entender a matemática da probabilidade, você conhecerá a lógica usada pelos sistemas mecânicos de negociação e pelos consultores especializados (EA).
Distribuição normal.
A ferramenta mais básica de probabilidade na negociação forex é o conceito de distribuição normal. A maioria dos processos naturais diz ser "normalmente distribuído".
A "distribuição uniforme" implica que a probabilidade de um número estar em qualquer lugar em um continuum é aproximadamente igual. Este é o tipo de distribuição que resultaria da propagação artificial de objetos tão uniformemente quanto possível em uma área, com uma quantidade uniforme de espaçamento entre eles.
No entanto, em vez de uma distribuição uniforme, o preço de um par de moedas provavelmente será encontrado dentro de uma determinada área em qualquer momento. Esta é a sua "distribuição normal", e as ferramentas de probabilidade podem mostrar uma aproximação de onde esse preço provavelmente será encontrado.
A distribuição normal oferece o poder preditivo dos comerciantes de forex quanto à probabilidade de um preço do par de moedas atingir um certo nível durante um determinado período de tempo.
Os computadores usam um gerador de números aleatórios para calcular os meios (médias) dos preços do forex para determinar sua distribuição normal.
Se um grande número de preços de amostra forem verificados, a distribuição normal formará a forma de uma curva de sino quando plotada graficamente. Quanto maior o número de amostras, maior será a curva.
As regras das médias simples são úteis para os comerciantes, no entanto, as regras da distribuição normal oferecem um poder preditivo mais útil. Por exemplo, um comerciante pode calcular que o movimento de preço diário "médio" de um par forex é, digamos, 50 pips.
No entanto, a distribuição normal também pode dizer ao comerciante a probabilidade de que um determinado movimento diário do preço caia entre 30 e 50 pips, ou entre 50 e 70 pips.
De acordo com as regras de distribuição normal e desvio padrão, aproximadamente 68% das amostras serão encontradas dentro de um desvio padrão da média (média) e cerca de 95% serão encontrados dentro de dois desvios padrão da média. Finalmente, existe uma probabilidade de 99,7% de que a amostra caia dentro de três desvios-padrão da média.
A distribuição normal e as funções de desvio padrão em consultores especializados (EA) e sistemas de negociação ajudam os comerciantes de forex a avaliar a probabilidade de que os preços possam se mover um determinado valor durante um determinado período de tempo.
No entanto, os comerciantes devem ser cautelosos ao usar o conceito de distribuição normal sozinho para fins de gerenciamento de risco. Mesmo que a probabilidade de um evento raro (como uma redução de preço de 50%) pode parecer baixa, fatores de mercado imprevistos podem tornar a possibilidade muito maior do que parece durante cálculos de distribuição normais.
A confiabilidade da análise depende da quantidade e qualidade dos dados.
Ao modelar curvas de distribuição normais, a quantidade e a qualidade dos dados do preço de entrada são muito importantes. Quanto maior o número de amostras, maior será a curva. Além disso, para evitar erros de cálculo resultantes de dados insuficientes, é importante que cada cálculo seja baseado em pelo menos trinta amostras.
Então, para testar uma estratégia de negociação forex estimando os resultados de trocas de amostra, o desenvolvedor do sistema deve analisar pelo menos 30 trades para alcançar conclusões estatisticamente confiáveis ​​quanto aos parâmetros testados. Da mesma forma, os resultados de um estudo de 500 negócios são mais confiáveis ​​do que aqueles de uma análise de apenas 50 negócios.
Dispersão e expectativa matemática para estimar o risco.
Para os comerciantes de forex, as características mais importantes de uma distribuição são a sua expectativa e dispersão matemática. A expectativa matemática para uma série de negócios é fácil de calcular: basta somar todos os resultados do comércio e dividir esse valor pelo número de negócios.
Se o sistema comercial for lucrativo, a expectativa matemática é positiva. Se a expectativa matemática é negativa, o sistema está perdendo em média.
A inclinação ou a inclinação relativa da curva de distribuição é mostrada através da medição da dispersão ou dispersão dos valores de preços dentro da área da expectativa matemática. Normalmente, a expectativa matemática de qualquer valor distribuído aleatoriamente é descrita como M (X).
Portanto, a dispersão pode ser definida como D (X) = M [(X-M (X)] 2.
E a raiz quadrada de uma dispersão é chamada de desvio padrão, mostrada em taquigrafia matemática como sigma (σ).
Dispersão e desvio padrão são criticamente importantes para o gerenciamento de riscos em sistemas de negociação forex. Quanto maior o valor do desvio padrão, maior será o potencial de redução, e maior será o risco. Do mesmo modo, quanto menor for o valor do desvio padrão, menor será a redução ao negociar o sistema.
Por exemplo, abaixo é uma avaliação de risco de exemplo para um teste de um sistema de comércio de divisas:
Número de Comércio X (Ganho ou Perda Comercial)
No exemplo acima com base no número mínimo de trinta trades para uma amostra adequada, é importante notar que a expectativa matemática é positiva, então a estratégia de negociação forex é realmente lucrativa.
No entanto, o desvio padrão é alto, então, para ganhar cada dólar, o comerciante está arriscando uma quantidade muito maior; Este sistema comporta riscos significativos.
Aqui está o resto da matemática: para determinar a expectativa matemática para este grupo de negócios, junte todos os ganhos e perdas dos negócios, então divida em 30. Este é o valor médio M (X) para todos os negócios. Nesse caso, é igual a um ganho médio de US $ 4,26 por comércio. Até agora, o sistema parece promissor.
Em seguida, para calcular o desvio padrão da dispersão, a média acima de US $ 4,26 é subtraída dos resultados de cada comércio, então é quadrada, e a soma de todos esses quadrados é adicionada em conjunto. A soma é dividida por 29, que é o número total de negócios menos 1.
Ao usar a fórmula para Dispersão de (X) = M [(X-M (X)] 2 acima, aqui está uma verificação do cálculo da primeira troca em nosso exemplo:
Comércio 1: -17,08 - 4,26 = -21,34, e (-21,34) 2 = 455,39.
O mesmo cálculo é realizado para cada comércio na série de testes. Neste exemplo, a dispersão sobre a série é igual a 9.353.62 e, por definição, sua raiz quadrada é igual ao desvio padrão (σ), que neste caso é $ 96.71.
Assim, o comerciante forex vê que o risco para este sistema particular é bastante elevado: a expectativa matemática é realmente positiva, com um lucro médio de US $ 4,26 por troca, mas o desvio padrão é alto quando comparado com esse lucro.
Pode-se ver que o comerciante arrisca cerca de US $ 96,71 por cada oportunidade de ganhar US $ 4,226 em lucro. Esse risco pode ser aceitável, ou o comerciante pode optar por modificar o sistema em busca de menor risco.
Além do risco de um sistema de comércio específico, os comerciantes de forex também podem usar a distribuição normal e o desvio padrão para calcular o escore Z, o que indica a freqüência com que os negócios lucrativos ocorrerão em relação à perda de negócios.
Durante o processo de desenvolvimento de um sistema de negociação forex vencedor, o comerciante pode se perguntar quantos dos negócios lucrativos vistos durante o teste foram "aleatórios" e quantos negócios perdidos consecutivos devem ser tolerados para conseguir negócios vencedores.
Por exemplo, vamos assumir que o lucro esperado médio de um determinado sistema de negociação forex é quatro vezes menor do que o montante de perda esperada de cada ordem de perda de parada desencadeada ao negociar este sistema.
Alguns comerciantes podem assumir que o sistema ganhará ao longo do tempo, desde que exista uma média de pelo menos um comércio rentável para cada quatro negociações perdedoras. No entanto, dependendo da distribuição de ganhos e perdas, durante o comércio mundial, esse sistema pode diminuir demais para se recuperar a tempo do próximo vencedor.
A distribuição normal pode ser usada para gerar um escore Z, às vezes chamado de pontuação padrão, o que permite que os comerciantes estimem não apenas a proporção de vitórias em perdas, mas também quantas vitórias / perdas provavelmente ocorrerão consecutivamente.
Um escore Z positivo representa um valor acima da média, e um escore Z negativo representa um valor abaixo da média. Para obter esse valor, o comerciante subtrai a média da população de um valor bruto individual, em seguida, divide a diferença pelo desvio padrão da população.
O cálculo da pontuação padrão básica para uma pontuação em bruto designada como x é:
Onde μ é a média da população e σ é o desvio padrão da população. É importante entender que calcular o escore Z exige que o comerciante conheça os parâmetros da população, e não apenas as características de uma amostra retirada dessa população.
Z representa a distância entre a média da população e a pontuação bruta, expressa em unidades do desvio padrão. Então, para um sistema de comércio forex:
Z = [N x (R - 0,5) - P] / [(P x (P - N)] / (N - 1)] ½
N é o número total de negócios durante uma série;
R é o número total de séries de negociações vencedoras e perdedoras;
P é igual a 2 x W x L.
W é o número total de negociações vencedoras durante uma série.
L é o número total de trocas perdidas durante uma série.
As séries individuais podem ser representadas por uma seqüência consecutiva de vantagens ou desvantagens (por exemplo ++++ ou & # 8212;). R conta o número dessas séries.
Z pode oferecer uma avaliação de se um sistema de negociação forex está operando no alvo, ou até que ponto ele pode ser.
Assim como é importante, um comerciante pode usar o Z-score para determinar se um sistema comercial contém menos ou maiores séries de vencedores e perdedores do que o esperado de uma seqüência aleatória de negociações e # 8211; Em outras palavras, se os resultados de negociações consecutivas dependem um do outro.
Se o Z-score estiver perto de 0, a distribuição dos resultados comerciais está próxima da distribuição normal. A pontuação de uma seqüência de negócios pode indicar uma dependência entre os resultados desses negócios.
Isso ocorre porque um valor aleatório normal se desviará do valor médio em não mais de três sigma (3 x σ) com uma certeza de 99,7%. Se o valor Z é positivo ou negativo informará o comerciante sobre o tipo de dependência: Um valor Z positivo indica que o comércio lucrativo será seguido por um perdedor.
E, positivo Z indica que o comércio lucrativo será seguido por outro lucrativo, e um perdedor será seguido por outra perda. Esta dependência observada permite que o comerciante forex varie os tamanhos de posição para transações individuais para ajudar a gerenciar riscos.
Sharpe Ratio.
O Razão de Sharpe, ou o índice de recompensa para variabilidade, é uma das ferramentas de probabilidade mais valiosas para os comerciantes de forex. Tal como acontece com os métodos descritos acima, ele depende da aplicação dos conceitos de distribuição normal e desvio padrão. Dá aos comerciantes um método para verificar o desempenho de um sistema de negociação ajustando-se para o risco.
O primeiro passo é calcular os Retornos do período de retenção (HPR). Por exemplo, um comércio que resultou em um lucro de 10% tem um HPR calculado como 1 + 0,10 = 1,10 enquanto um comércio que perde 10% é calculado como 1 - 0,10 = 0,90.
Da mesma forma, o HPR pode ser calculado dividindo o valor do saldo pós-comercialização pelo valor anterior ao comércio. Os Retornos médios do período de retenção (AHPR) são então calculados somando todos os retornos do período de retenção individual, dividindo-se pelo número de negócios.
AHPR por si só produz uma média aritmética que pode não estimar adequadamente o desempenho de um sistema de comércio forex ao longo do tempo. Em vez disso, a eficiência de investimento de um sistema de negociação pode ser avaliada de maneira mais próxima ao usar a Razão de Sharpe, que mostra como AHPR menos a taxa livre de risco de retorno de investimento de longo prazo se relaciona com o desvio padrão do sistema de negociação.
Razão Sharpe = [AHPR - (1 + RFR)] / SD.
Quando AHPR é o retorno médio do período de detenção, RFR é a taxa de retorno livre de risco de investimentos "seguros", como taxas de juros bancárias ou taxas de T-bond de longo prazo, e SD é o desvio padrão.
Uma vez que mais de 99% de todos os valores aleatórios cairão a uma distância de ± 3σ em torno do valor médio de M (X) para um determinado sistema de negociação, quanto maior for o Sharpe Ratio, mais eficiente será o sistema de negociação.
Por exemplo, se a Razão de Sharpe para resultados comerciais normalmente distribuídos for 3, isso indica que a probabilidade de perda é inferior a 1% por comércio, de acordo com a regra de 3 sigma.
Os conceitos de distribuição normal, dispersão, Z-score e Sharpe Ratio já foram incorporados nos logaritmos de EAs e sistemas de negociação mecânica, e sua utilidade é invisível para a maioria dos comerciantes.
No entanto, ao saber como essas ferramentas de probabilidade básicas funcionam, os comerciantes de forex podem ter uma compreensão mais profunda de como os sistemas automatizados executam suas funções e, assim, aumentam a probabilidade de ganhar negócios.
Você está atualmente usando ferramentas de probabilidade para aumentar suas próprias chances de sucesso?
Ótimo artigo. Eu estava procurando exatamente essa informação. Você poderia esclarecer como eu calculo o valor R para uma série de negociações vencedoras e perdedoras? Não é bem claro como fazer isso. Você diz que é o número total de séries de negociações vencedoras e perdedoras. Isso significa que eu contai os vencedores consecutivos e menos os perdedores consecutivos. Então, se meu sistema tiver um máximo de 7 negociações vencedoras consecutivas e 4 negociações perdidas consecutivas, então é um total de 3 ou 11? Obrigado James.
Rechard Fleming diz.
Eu leio seu blog e quero agradecer por dar a chave de sucesso comercial. O que é realmente útil para o cálculo matemático de negociação.
Obrigado, Rechard. Estou feliz por ter achado útil.
Eu já comprei seu sistema no sistema de pontuação digna ponderada. Eu quero que você saiba que eu sou um macho com deficiência auditiva, que é surdo e não consigo ouvir o que você está dizendo sobre esses vídeos de treino. no entanto, eu não vou deixar o sistema resfriado porque tenho bastante sucesso no que você recomenda para analisar as coisas da perspectiva do fxbook assim.
é verdade que tenho 62% dos negócios vencedores e ganhou dinheiro. Eu sabia que sua pontuação ponderada digtinal aumentaria as probabilidades.
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Um bom artigo, e você explica isso em muito pedagógico.
Obrigado. Espero que você tenha aprendido algo novo de lê-lo.
diz david ochoa.
Excelente artigo. bem explicado e demonstrou um verdadeiro domínio das estatísticas para mostrar uma aplicação importante de maneira muito simples.
Obrigado, David. Mesmo estatísticas muito básicas podem fazer maravilhas para comerciantes que procuram melhorar.
Excelente artigo. Estes são os fundamentos da análise financeira e são muito úteis.
Eu só quero salientar que o RFR (taxa de retorno livre de risco) é uma taxa de retorno de risco zero teórica.
Mais detalhes podem ser encontrados no Currículo do Instituto CFA para aqueles que querem escavar nele.
Grande artigo Shaun. Muito informativo!
Obrigado, Andrew. Esse é um verdadeiro elogio vindo de você!
Tanques mr shaun Eu sou de bali que axcellent.
Obrigado, Parka. Bali é um lindo lugar para se fazer.
& # 8220; A distribuição normal oferece poder de previsão de comerciantes de forex quanto à probabilidade de um preço de par de moedas atingir um certo nível durante um determinado período de tempo. & # 8221;
É errado # 8211; apenas & # 8220; descritivo & # 8221; poder & # 8211; Para a previsão, o modelo é necessário.
Gostaria de ver mais entradas brilhantes. Deve enriquecer minha compreensão para criar um excelente desempenho de alerta de sinal de bot no futuro.
el sinverguen ...-. diz.
Nunca vi uma vez, mas não é uma experiência, mas não é um problema. e, portanto, dados ser rentáveis ​​& # 8230 ;. jajajaj que verguenza.
La traduccion es automatica. Não posso publicar estes articulos em 7 idiomas diferentes. Lo siento para a qualidade mas os articulos são disponíveis no idioma original.
Bobo & # 8230; .. Lealo en ingles por melhor entendimento.
Ótimo artigo! Eu incorporarei algumas dessas medidas estatísticas no meu sistema de teste de resposta esta noite!
HI shaun, você pode usar o Z-score, para prever se o preço será para cima ou para baixo com base nos dados encontrados em um preço de abertura do bar atual? é assim, você pode fazer e exemplo, eu vou relacionar com & # 8230; & # 8230 ;.
Sim. Você pode traçar os escores z de um instrumento e encontrar um padrão claro entre os retornos passados ​​e futuros.

Negociando com modelos gaussianos de estatísticas.
Carl Friedrich Gauss era um matemático brilhante que vivia no início dos anos 1800 e deu as equações quadráticas mundiais, métodos de análise de mínimos quadrados e distribuição normal. Embora Pierre Simon LaPlace tenha sido considerado o fundador original da distribuição normal em 1809, Gauss costuma receber o crédito pela descoberta, porque ele escreveu sobre o conceito no início e tem sido objeto de muito estudo por matemáticos há 200 anos. Na verdade, essa distribuição é muitas vezes referida como a "Distribuição gaussiana". Todo o estudo das estatísticas originou-se de Gauss, e nos permitiu entender mercados, preços e probabilidades, entre outras aplicações. A terminologia moderna define a distribuição normal como a curva do sino com os parâmetros "normais". E como a única maneira de entender Gauss e a curva do sino é entender as estatísticas, este artigo irá construir uma curva de sino e aplicá-la a um exemplo comercial.
Existem três métodos para determinar as distribuições: média, mediana e modo. Os meios são tidos em conta adicionando todas as pontuações e dividindo pelo número de pontuações para obter a média. A mediana é tida em conta adicionando os dois números médios de uma amostra e dividindo por dois, ou simplesmente simplesmente tirando o valor do meio de uma seqüência ordinal. O modo é o mais freqüente dos números em uma distribuição de valores. O melhor método para obter uma visão de uma seqüência de números é usar significa porque ele mede todos os números e, portanto, é mais reflexivo de toda a distribuição.
Esta foi a abordagem gaussiana, e seu método preferido. O que estamos medindo aqui são parâmetros de tendência central, ou para responder onde os nossos resultados da amostra são dirigidos. Para entender isso, devemos plotar nossas pontuações começando com 0 no meio e plotar +1, +2 e +3 desvios padrão à direita e -1, -2 e -3 à esquerda, em referência à média. "Zero" refere-se ao meio de distribuição. (Muitos fundos de hedge implementam estratégias matemáticas. Para saber mais, leia Análise Quantitativa de Fundos de Hedge e Modelos Multivariados: a Análise de Monte Carlo.)
Desvio Padrão e Variância.
Se os valores seguem um padrão normal, encontraremos 68% de todas as pontuações cairão em -1 e +1 desvios-padrão, 95% ficam dentro de dois desvios padrão e 99% caem dentro de três desvios padrão da média. Mas isso não é suficiente para nos contar sobre a curva. Precisamos determinar a variância real e outros fatores quantitativos e qualitativos. A variância responde a questão de como a distribuição é distribuída. Ele é um fator nas possibilidades de por que outliers pode existir em nossa amostra e nos ajuda a entender esses valores atípicos e como eles podem ser identificados. Por exemplo, se um valor cai seis desvios padrão acima ou abaixo da média, ele pode ser classificado como um outlier para efeitos da análise.
Os desvios-padrão são uma métrica importante que são simplesmente as raízes quadradas da variância. Os termos modernos chamam essa dispersão. Em uma distribuição gaussiana, se conhecemos a média e o desvio padrão, podemos conhecer as porcentagens dos escores que se enquadram em mais ou menos 1, 2 ou 3 desvios padrão da média. Isso é chamado de intervalo de confiança. É assim que sabemos que 68% das distribuições estão dentro do desvio padrão de mais ou menos 1, 95% dentro de mais ou menos dois desvios-padrão e 99% dentro de mais ou menos 3 desvios-padrão. Gauss chamou essas "funções de probabilidade". (Para mais informações sobre análise estatística, verifique as Medidas de Volatilidade Compreensíveis).
Até agora, este artigo tem sido sobre a explicação da média e dos vários cálculos para nos ajudar a explicá-lo mais de perto. Uma vez que planejamos nossos resultados de distribuição, basicamente desenhamos a curva de nosso sino acima de todas as pontuações, assumindo que elas possuem características de normalidade. Então, isso não é suficiente, porque temos colas em nossa curva que precisam de explicação para entender melhor toda a curva. Para fazer isso, vamos para o terceiro e quarto momentos de estatística da distribuição chamada desvio e kurtosis.
Skewness of tails mede a assimetria da distribuição. Uma inclinação positiva tem uma variância da média que é positiva e inclinada para a direita, enquanto uma inclinação negativa tem uma variância da esquerda inclinada média - essencialmente, a distribuição tende a ser distorcida em um lado particular da média. Uma inclinação simétrica tem 0 variância que forma uma distribuição normal perfeita. Quando a curva do sino é desenhada primeiro com uma cauda longa, isso é positivo. A cauda longa no início antes do nódulo da curva do sino é negativamente inclinada. Se uma distribuição é simétrica, a soma dos desvios em cubos acima da média equilibrará os desvios em cubos abaixo da média. Uma distribuição direta distorcida terá uma inclinação maior do que zero, enquanto uma distribuição de esquerda distorcida terá uma inclinação menor do que zero. (A curva pode ser uma poderosa ferramenta de negociação: para uma leitura mais relacionada, consulte o Risco de Stock Market: Wagging the Tails.)
Kurtosis explica as características de concentração de pico e valor da distribuição. Um excesso negativo de curtose, referido como platykurtosis, é caracterizado como uma distribuição bastante plana onde há uma menor concentração de valores em torno da média e as caudas são significativamente mais gordo do que uma distribuição mesokurtic (normal). Por outro lado, uma distribuição leptokurtic contém colas finas, uma vez que grande parte dos dados está concentrada na média.
Skew é mais importante para avaliar as posições comerciais do que a curtose. A análise de títulos de renda fixa requer uma análise estatística cuidadosa para determinar a volatilidade de uma carteira quando as taxas de juros variam. Modelos para prever a direção dos movimentos devem influenciar a aspereza e a curtose para prever o desempenho de um portfólio de títulos. Esses conceitos estatísticos são aplicados para determinar movimentos de preços para muitos outros instrumentos financeiros, como ações, opções e pares de moedas. Skews são usados ​​para medir os preços das opções medindo as volatilidades implícitas.
O desvio padrão mede a volatilidade e pergunta qual o tipo de retorno do desempenho que podem ser esperados. Desvios-padrão menores podem significar menos risco para um estoque, enquanto uma maior volatilidade pode significar um maior nível de incerteza. Os comerciantes podem medir os preços de fechamento da média, pois está disperso da média. A dispersão então medeia a diferença do valor real para o valor médio. Uma diferença maior entre os dois significa um maior desvio padrão e volatilidade. Os preços que se desviam longe da média, muitas vezes, retornam à média, para que os comerciantes possam aproveitar essas situações. Os preços que se comercializam em uma pequena gama estão prontos para uma ruptura.
O indicador técnico freqüentemente usado para transações de desvio padrão é o Bollinger Band®, porque eles são uma medida de volatilidade definida em dois desvios padrão para bandas superiores e inferiores com uma média móvel de 21 dias. A distribuição de Gauss foi apenas o início da compreensão das probabilidades de mercado. It later led to Time Series and Garch Models, as well as more applications of skew such as the Volatility Smile.

Probability Tools For Better Forex Trading.
In order to be successful, forex traders need to know the basic mathematics of probability. After all, it’s difficult to achieve and maintain trading gains without first having the ability to understand the numbers and measure them.
Many traders use a combination of black box indicators to develop and implement trading rules. Yet, the difference between a “good” trader and a great one is his or her understanding of the metrics and methods for calculating performance and gains.
Probability and statistics are the key to developing, testing and profiting from forex trading. By knowing a few probability tools, it’s easier for traders to set trading goals in mathematical terms, create and operate effective trading strategies, and assess results.
It’s helpful to review the most basic concepts of probability and statistics for forex trading. By understanding the math of probability, you’ll know the logic used by mechanical trading systems and expert advisors (EA).
Normal Distribution.
The most basic tool of probability in forex trading is the concept of normal distribution. Most natural processes are said to be “normally distributed.”
“Uniform distribution” implies that the probability of a number being anywhere on a continuum is about equal. This is the sort of distribution that would result from artificially spreading objects as evenly as possible across an area, with a uniform amount of spacing between them.
However, instead of a uniform distribution, a currency-pair’s price will likely be found within a certain area at any given time. This is its “normal distribution,” and probability tools can show an approximation of where that price is likely to be found.
Normal distribution offers forex traders predictive power regarding the likelihood that a currency-pair price will reach a certain level during a certain time frame.
Computers use a random-number generator to calculate the means (averages) of forex prices in order to determine their normal distribution.
If a large number of sample prices are checked, the normal distribution will form the shape of a bell curve when plotted graphically. The greater the number of samples, the smoother the curve will be.
The rules of simple averages are helpful to traders, yet the rules of normal distribution offer more useful predictive power. For example, a trader may calculate that the “average” daily price move of a forex pair is, say, 50 pips.
Yet, the normal distribution can also tell the trader the likelihood that a certain daily price move will fall between 30 and 50 pips, or between 50 and 70 pips.
According to the rules of normal distribution and standard deviation, approximately 68% of the samples will be found within one standard deviation of the mean (average), and about 95% will be found within two standard deviations of the mean. Finally, there is a 99.7% likelihood that the sample will fall within three standard deviations of the mean.
Normal distribution and standard deviation functions in expert advisors (EA) and trading systems help forex traders assess the probability that prices may move a certain amount during a given period of time.
Yet, traders should be cautious when using the concept of normal distribution alone for purposes of risk management. Even though the probability of a rare event (such as a price decrease of 50%) may seem low, unforeseen marketplace factors can make the possibility much higher than it appears during normal distribution calculations.
Reliability of Analysis Depends On Quantity and Quality of Data.
When modelling normal distribution curves, the amount and quality of input price data is very important. The greater the number of samples, the smoother the curve will be. Also, to avoid calculation errors resulting from insufficient data, it’s important that each calculation be based on at least thirty samples.
So, for testing a forex-trading strategy by estimating the results from sample trades, the system developer must analyze at least 30 trades in order to reach statistically-reliable conclusions regarding the parameters being tested. Likewise, the results from a study of 500 trades are more reliable than those from an analysis of only 50 trades.
Dispersion and Mathematical Expectation to Estimate Risk.
For forex traders, the most important characteristics of a distribution are its mathematical expectation and dispersion. Mathematical expectation for a series of trades is easy to calculate: Just add up all the trade results and divide that amount by the number of trades.
If the trading system is profitable, then the mathematical expectation is positive. If the mathematical expectation is negative, the system is losing on average.
The relative steepness or flatness of the distribution curve is shown by measuring the spread or dispersion of price values within the area of mathematical expectation. Typically, the mathematical expectation for any randomly-distributed value is described as M(X).
So, dispersion can be defined as D(X) = M[(X-M(X)]2 .
And, a dispersion’s square root is called its standard deviation, shown in mathematical shorthand as sigma (σ).
Dispersion and standard deviation are critically important for risk management in forex trading systems. The higher the value of the standard deviation, the higher will be the potential drawdown, and the higher the risk. Likewise, the lower the value for standard deviation, the lower will be the drawdown while trading the system.
For example, below is a sample risk assessment for a test of a forex trading system:
Trade Number X (Trade Gain or Loss)
In the above example based on the minimum number of thirty trades for an adequate sample, it’s important to note that the mathematical expectation is positive, so the forex trading strategy is indeed profitable.
However, the standard deviation is high, so in order to earn each dollar the trader is risking a much larger amount; this system carries significant risk.
Here’s the rest of the math: To determine the mathematical expectation for this group of trades, add together all the trades’ gains and losses, then divide by 30. This is the mean value M(X) for all the trades. In this case, it equals an average gain of $4.26 per trade. Thus far, the system looks promising.
Next, to calculate the standard deviation of the dispersion, the above average $4.26 is subtracted from the results of each trade, then it’s squared, and the sum of all these squares is added together. The sum is divided by 29, which is the total number of trades minus 1.
By using the formula for Dispersion of (X) = M[(X-M(X)]2 given above, here’s a check of the calculation from the first trade in our example:
Trade 1: -17.08 – 4.26 = -21.34, and (-21.34)2 = 455.39.
The same calculation is performed for each trade in the test series. In this example, the dispersion over the series equals 9,353.62 and by definition its square root equals the standard deviation (σ), which in this case is $96.71.
Thus, the forex trader sees that the risk for this particular system is fairly high: The mathematical expectation is indeed positive, with a mean profit of $4.26 per trade, yet the standard deviation is high when compared with that profit.
It can be seen that the trader is risking about $96.71 for each opportunity to earn $4.26 in profit. This risk may be acceptable, or the trader may choose to modify the system in search of lower risk.
Beyond the riskiness of a particular trading system, forex traders can also use normal distribution and standard deviation to calculate the Z-score, which indicates how often profitable trades will occur in relation to losing trades.
During the process of developing a winning forex trading system, the trader may wonder how many of the profitable trades seen during testing were “random,” and how many consecutive losing trades must be tolerated in order to achieve winning trades.
For example, let’s assume the average expected profit from a given forex trading system is four times less than the expected loss amount from each stop-loss order triggered while trading this system.
Some traders may assume that the system will win over time, as long as there is an average of at least one profitable trade for each four losing trades. Yet, depending upon the distribution of wins and losses, during real-world trading this system may draw down too deeply to recover in time for the next winner.
Normal distribution can be used to generate a Z-score, sometimes called a standard score, which lets traders estimate not only the ratio of wins to losses, but also how many wins/losses are likely to occur consecutively.
A positive Z-score represents a value above the mean, and a negative Z-score represents a value below the mean. To obtain this value, the trader subtracts the population mean from an individual raw value then divides the difference by the population standard deviation.
The basic standard score calculation for a raw score designated as x is:
Where μ is the population mean and σ is the population standard deviation. It’s important to understand that calculating the Z score requires that the trader know the parameters of the population, not merely the characteristics of a sample taken from that population.
Z represents the distance between the population mean and the raw score, expressed in units of the standard deviation. So, for a forex trading system:
N is the total number of trades during a series; R is the total number of series of winning and losing trades; P equals 2 x W x L W is the total number of winning trades during a series L is the total number of losing trades during a series.
Individual series can be represented by a consecutive sequence of pluses or minuses (for example ++++ or —). R counts the number of such series.
Z can offer an assessment of whether a forex trading system is operating on-target, or how far off-target it may be.
Just as importantly, a trader can use Z-score to determine whether a trading system contains fewer or greater series of winners and losers than expected from a random sequence of trades – In other words, whether the outcomes of consecutive trades are dependent upon each other.
If the Z-score is near 0, then the distribution of trade results is near the normal distribution. The score of a sequence of trades may indicate a dependency between the results of those trades.
This is because a normal random value will deviate from the average value by not more than three sigma (3 x σ) with a certainty of 99.7%. Whether the Z value is positive or negative will inform the trader about the type of dependence: A positive Z value indicates that the profitable trade will be followed by a loser.
And, positive Z indicates that the profitable trade will be followed by another profitable one, and a loser will be followed by another loss. This observed dependency lets the forex trader vary the position sizes for individual trades in order to help manage risk.
Sharpe Ratio.
The Sharpe Ratio, or reward-to-variability ratio, is one of the most valuable probability tools for forex traders. As with the methods described above, it relies on applying the concepts of normal distribution and standard deviation. It gives traders a method to check the performance of a trading system by adjusting for risk.
The first step is to calculate the Holding Period Returns (HPR). For example, a trade which resulted in a profit of 10% has a HPR calculated as 1 + 0.10 = 1.10 while a trade which loses 10% is calculated as 1 – 0.10 = 0.90.
Likewise, HPR can be calculated by dividing the after-trade balance amount by the before-trade amount. The Average Holding Period Returns (AHPR) is then calculated by adding up all individual holding-period returns, then dividing by the number of trades.
AHPR by itself produces an arithmetic average which may not properly estimate the performance of a forex trading system over time. Instead, a trading system’s investment efficiency can be more closely estimated by using the Sharpe Ratio, which shows how AHPR minus the risk-free rate of long-term investment returns relates to the standard deviation of the trading system.
Sharpe Ratio = [AHPR – (1 + RFR)] / SD.
When AHPR is the average holding period return, RFR is the risk-free rate of return from “safe” investments such as bank interest rates or long-term T-bond rates, and SD is the standard deviation.
Since more than 99% of all random values will fall within a distance of ±3σ around the mean value of M(X) for a given trading system, the higher the Sharpe Ratio, the more efficient the trading system.
For example, if the Sharpe Ratio for normally-distributed trade results is 3, it indicates that the probability of losing is less than 1% per trade, according to the 3-sigma rule.
The concepts of normal distribution, dispersion, Z-score and Sharpe Ratio are already incorporated into the logarithms of EAs and mechanical trading systems, and their usefulness is invisible to most traders.
Yet, by knowing how these basic probability tools work, forex traders can have a deeper understanding of how automated systems perform their functions, and thereby enhance the probability of winning trades.
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About the Author System Trader Success Contributor.
Contributing authors are active participants in the financial markets and fully engrossed in technical or quantitative analysis. They desire to share their stories, insights and discovers on System Trader Success and hope to make you a better system trader. Contact us if you would like to be a contributing author and share your message with the world.
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“It can be seen that the trader is risking about $96.71 for each opportunity to earn $4.26 in profit.”
This is an absolutely ludicrous statement. Jeff, do you read these articles before they are posted?
Hello Alex. I did look it over however, is the math wrong in that statement as I did not review the mathematical computations?
To start with, the average of those trades is 0.922 and the standard deviation is 93.25. The system has a reward/risk ratio of 0.90. Ninety dollars are made for every 100 dollars lost but the win rate is 53.33%.
The system risks $1 expecting to make $0.01. But this metric is useless because performance eventually depends on win rate and profit factor. If you can risk $1 to make $0.01 with probability of 0.95,you will be rich in no time (think of HFT). No metric by itself is meaningful in trading system analysis. The author is a newbie and learn before posting articles for public reading.
Ilya covered me on things like the misuse of normal distribution. Especially in forex trading normal distributions are hard to get. I think he was generous to say this is ridiculous, The article makes ludicrous claims.
I agree the math is wrong and it’s certainly not the best written article. I’m not sure if the article is pushing that the system metrics are in-line with an acceptable system. Yet, that fact does not appear to be that clear. Nothing wrong with demonstrating a system with poor statistics as demonstration on what to avoid. Again, this article was supposed to introduce a novice to a couple of statistical concepts so one is not only looking at net profit. With the 100’s of article I’ve reviewed, I guess I let a poor one get past me this time. Thanks for writing Alex.
This article IMO is ridiculous.
First off: we have much, *much* better metrics than the normal distribution which are particularly tailored towards trading statistics. Things such as percent winners/percent losers, average gain to average loss, median gain to loss, profit factor, and so on.
Furthermore, depending on the strategy, trading profits are most certainly *not* normally distributed. Think of a generic mean reverter. You have a lot more winners than losers, but the winners don’t have that longer tail. You’re hitting lots of singles with the occasional chance to strike out. That provides a negatively (or left skewed) type of distribution.
On the other hand, think about a standard trend follower. Swing for the fences, but with more strikeouts. That’s a right-skewed distribution.
I suppose the one saving grace is that if you want a “wet finger in the air” type of metric, you can take the profit per trade and divide it by the *standard error*, not the standard deviation (AKA divide the standard deviation by number of trades), and see the “Z score”. Heck, you can probably adjust it and say “what’s my chance of making a profit over 10 trades”, and so on, but on a whole, there are much better ways of answering these sorts of questions (E. G. bootstrapping a small sample of trades).
In any case, I’m probably going to have a webinar on trading analytics sometime in the future, and my blog (quantstrat trader) is dedicated to this sort of thing. Go through some posts and see if you like my way of analysis.
I agree the math is wrong and it’s certainly not the best written article. In retrospect, I probably should have not allowed this to be published. Keep me posted on your webinar. Thanks for writing Ilya.
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5NITRO+ MT4 Indicator.
5NITRO+ MT4 Indicator - New Metatrader 4 Builds 1010 to 1090+
October 03, 2017 - A full breakdown of each 5N+ meter component, graphic, time frame coefficient, along with deconstruction of the point system is now provided at the page titled How Does 5NITRO+ Work? Many of these new features listed below in the changelog are also expanded at this page providing additional information, explanation, and some more insight into the added benefits they bring to logical, high probability trading.
6NITRO+ upgrade for MT4 Builds 1090+
15 de setembro de 2017 - O novo 6N + Upgrade para MT4 Builds 1090+ está sendo codificado. Special download links will be made available to most customers of NITRO+ 2NITRO+ 3NITRO+ 4NITRO+ and 5NITRO+ dating back to December 2010. This site along with ForexFactory will be updated on the day to indicate new download links are available. Once 6N+ is available for new purchases, there will be new download.
buttons to do so in 20+ locations all throughout the site labeled 'DOWNLOAD 6NITRO+.' In addition,
5NITRO+ will no longer be available.
*Please Note: 6NITRO+ 6.00 (6N+) for MetaTrader 4 (MT4) will require a password from each user and will be limited to three (3)
simultaneous machines. Uma ou todas essas máquinas podem ser um VPS.
7NITRO+ upgrade for MT5 Builds 1570 to 1596+
September 22, 2017 - The New 7N+ Upgrade for MT5 Builds 1570 to 1596+ is being coded. Special download links will be made available to most customers of NITRO+ 2NITRO+ 3NITRO+ 4NITRO+ and 5NITRO+ dating back to December 2010. This site along with ForexFactory will be updated on the day to indicate coding is complete and new download links are available. Once 7N+ is available for.
new purchases, there will be new download buttons to do so in 20+ locations all throughout the site labeled 'DOWNLOAD 7NITRO+'
Both - In the future once the 7N+ MT5 version is made available, MT4 + MT5 versions will be sold.
and supported simultaneously for a period of time. At least until MT5 reaches critical mass which.
is looking like 2018-2019. Well actually, however much longer the combination of myself personally,
along w/ my brother, using both or either platforms adding up to both platforms being used . será.
the precise amount of time.
Versioning - Beginning today as we look forward towards future products and so therefore starting w/ 6N+,
all even numbered versions will correspond to MetaTrader 4 (MT4). All odd numbered versions will correspond.
to MetaTrader 5 (MT5):
5NITRO+ for MT4 (current)
6NITRO+ for MT4 (in progress)
7NITRO+ for MT5 (in progress)
8NITRO+ for MT4 (possibly)
9NITRO+ for MT5 (probable)
*Please Note: 7NITRO+ 7.00 (7N+) for MetaTrader 5 (MT5) will require a password from each user and will be limited to three (3)
simultaneous machines. Uma ou todas essas máquinas podem ser um VPS.
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Download Direct Version of Metatrader 4 Demo - No Broker Affiliation - Build 1010-1090+
Download from metatrader4.
Use Trade Server: demo. metaquotes:443.
When downloading, be sure to first select 'MetaTrader 4'. Be sure your download link includes 'mt4' and 'mt4setup. exe' in the extended URL. Instructions and illustrations are included here on the Open MT4 Demo - Partner Brokers and Products Page. This page also includes additional, non-expiring MT4 Demo options from brokers like AvaTrade offering more than 200+ instruments including a glut of Forex, Commodities, CFDs, Futures, Bonds, Bund, BitCoin/LiteCoin.
5NITRO+ MT4 Indicator - New Features:
[SS Box] Strength component has improved with double the calculation providing greater precision and a wider timerange analysis. There are now two (2) strength outputs representing both a longer prevailing view along with a more recent lookback. And more importantly, the calculation formula differentiates these distinctly-different ranges of analysis within the global point system. So in addition to the legacy 48 Bar lookback from previous meters, a 24 Bar lookback has been added and is displayed to the right. The longer 48 Bar lookback comprises 57% of the total strength component weight, while the 24 Bar lookback comprises 43%. Accordingly then, an extra 4 points or 5.5% of the total GLOBAL% has been given to Strength. Remember because there are a total of 200 actual percentage points, 100 long and 100 short, this equates to 2.25 additional points for each trend direction. These additional 4 points were stolen from the Bottom 4 Boxes (4Box), 1 point from each box leaving them now with 3 points each. A user input for both of these strength lookbacks has now been added to this 5th version. The actual time frame from which the strengths are measured from is non-linearly higher when the meter is loaded on lesser time frames. This skew towards using higher time frames generally decreases as the time frame in which 5N+ is loaded on increases. A complete and detailed breakdown of each time frame used for measurements for each component dependent on which time frame the meter is loaded or selected by the user is provided within the 5N+ Formula Page linked at the preface above.
View most recent strengths as of right now in a new tab on our free currency strength index page. Once there, choose your Time Frame and each of the eight (8) Major Currencies you would like to display strengths of. More info as it relates to a possible FLOW+ Currency Strength Meter On/Off option for MT4 added to 6NITRO+ or 7NITRO+ or 8NITRO+ are also included on this page. This Forex strength meter is an Adobe Flash application. Make sure you have the Flash or Pepper Flash plugin turned on or enabled.
Time Frames can now be chosen by the User. In previous MT4 Beta builds, there was indication that all of these time frames would be offered like in MT5. They took them away. The options were left in 3N+ 4N+ 5N+ though. Although there is no actual History to pull from, selecting non-standard time frames such as M12 will allow the User to fine tune the meter to suit. For example, a User can choose M12 from the drop down menu if they desire to quicken up the response when loaded on a M15 chart. These time frame options will also now give the ability to add multiple meters on the same chart of the same pair, but with slightly different weightings within the formulas. For example when loaded on a M15 chart, a User can choose to display 5 meters, M10, M12, M15(current) M20 and M30. For reference when a non-standard time frame is chosen such as M4, the meter will consider the closest, higher time frame as the current. So for the MACD Box, M5 will be used when loaded on M4. M15 will be used when loaded on M12. The TITAN3 weightings are slightly changed for each. So instead of there being a large jump in the 'center of time' when switching from H4 to D1 for example, there are now more gradual and 'in between' weightings available by being able to select H6, H8, H12. The following time frames can be chosen in the drop down list within the 5NITRO+ settings: M1 M2 M3 M4 M5 M6 M10 M12 M15 M20 M30 H1 H2 H3 H4 H6 H8 H12 D1 W1 MN and CURRENT.
Choice of 'Time Outlook' Response Mode has been added to the 4N+ and then 5N+ Upgrades. The User now has a choice of - extended - Time Outlook which is default, or - reduced - Time Outlook. - Reduced - will lower the overall center of time by about 0.40 to 1.1 time frames depending on time frame loaded or time frame chosen by the user for the meter to calculate from the 'Time Frame' drop down list within the Settings Box. This will serve to 'quicken' up the response and allow Users to more better fine tune the meter to meet unique hold times and unique take profit goals that may be shorter and less. The default - extended - Time Outlook selection retains the meter's default focus on the prevailing high probability trends from higher time frames and keeps it less susceptible to market noise and micro trends. There is an indication on all display modes noting which Time Outlook you have chosen, either - extended - or - reduced-. Extended Time Outlook displays two (2) bars within the Copyright area and Reduced Time Outlook only displays one (1) bar.
TITAN II™ has been upgraded to TITAN III™ Bollinger Bands and Money Flow Index were added to TITAN III. TITAN III is abbreviated on the meter as T3. It is also sometimes stylized within this site as TITAN3. MACD and Moving Average of Oscillator were removed for the new T3, but were moved to the bottom 4Box. Therefore, they both inherit 4.1% weight each. This new Moving Average of Oscillator is abbreviated as OsMA.
The Bottom 4Boxes have been improved. MACD and OsMA have replaced Money Flow Index and DeMarker Version One. Money Flow Index, abbreviated as MFI, has moved to the TITAN3 formula while DeMarker Version 2 retains its previously held slot. MACD is the top box which uses the current time frame. OsMA uses higher time frames or the current time frame dependent on which time frame the meter is loaded on. Identical then to the existing and unchanged Relative Vigor Index (RVI) and Awesome Oscillator (AO) below it.
New Data Integrity Safety Feature: 5N+ More Data Needed [. ] notification is displayed on the chart instead of the actual meter when there are less than (150) bars in your History Center from any of the time frames needed for calculation. Remember, 5N+ needs up to six (6) adjacent time frames worth of history in addition to the current time frame you have loaded it on. '5N+ More Data Needed [. ]' will display while data is being downloaded and will be replaced with the actual meter when all 150 bars worth of data from each needed time frame is finished downloading. Take note however that the meter is not fully initialized until all bars, above and beyond the 150 needed, have been downloaded. So if your Metatrader platform settings are configured with 50 000 bars, all 50 000 or the max available need to be downloaded first. This history populating process is given the priority over indicators performing calculations because it would be unknown to the platform specifically how many bars will actually be needed by the indicator and from which time frames. '5N+ More Data Needed [. ]' will persist sometimes on Monthly charts with some Brokers or Futures that do not provide enough history. In this case, 5N+ cannot be used on this time frame. This new notification system is a Safety Feature ensuring Data Integrity. Previous versions of NITRO+ would still be allowed to function even without enough bars in chart. In these events, the entire output of the meter was compromised. Number of Bars made available in your History Center dependent on your Broker. Third parties can be a source of extra bars by clicking "Download" in your History Center.
An Overbought, Oversold dot matriXx™ Feature has been added. This now makes 5NITRO+ a truly full spectrum tool by allowing it to also provide 'Exiting Relativity' . instantly, with a glance. Tal como acontece com o próprio medidor subjacente, este novo componente destina-se também a fornecer ao usuário uma agregação visual rápida. And likewise, it is not necessarily the calculated result of any individual indicator comprising the matriXx component as a whole that is decision influential. It is the total number of blocks agreeing and thus illuminated in unison at any given moment that should help guide our high probability decisions. The matriXx is comprised of ADX, RSI, MFI, CCI, STOCH, and WPR. These six (6) popular OBOS indications monitor both the current time frame and one time frame higher. This brings the total number of blocks to 12. The User can adjust the High + Low Limits for these OBOS Indicators along with on / off colors. While a popular belief may be that these matriXx blocks would only illuminate at extreme levels such as >90% as an area to begin thinking about taking some profit, they can also be helpful to alert good opportunities of adding-to positions on retracements or replacing units on retracements that had their Take Profits cleared. For example when in the midst of a prevailing increased probability up trend, the matriXx dots will often illuminate indicating 'Possibly Oversold' whenever price retreats dropping the 5N+ GLOBAL% from say 94% down to 43% momentarily before ideally bouncing back up to retest recent highs and possibly continuing even higher.
Offline Charts such as Renko + Tick Utilities. Also Period_Converter Script Compliant. The programmer has coded in support for Offline Charts. This has always been a commonly requested feature. Flipping the switch to - true - for Offline Charts will allow 5NITRO+ to function with tools like Renko and Tick Charts that function Offline. It will then also allow it to function when using the now supplied Script, 'PeriodConverter', to generate History for non-standard time frames like M2 M3 M4 M6 M10 M12 M20 H2 H3 H6 H8 H12. For example when loaded on an M3 Offline Chart, 5NITRO+ will be able to use M3 data all throughout the formula instead of using M5 as an avatar for current. Odd time frames such as 8 minutes or 22 hours are non-compliant with this new Offline Chart feature. If your Offline Chart utility is not creating the new periodicities M2 M3 M4 M6 M10 M12 M20 H2 H3 H6 H8 H12, then 5NITRO+ cannot function properly. If the utility is not capable of producing any of these popular time frames, then 5N+ cannot function with that utility. NOTE: Only create new data for periodicities listed here: M2 M3 M4 M6 M10 M12 M20 H2 H3 H6 H8 H12 NOTE: You cannot create odd periodicities like M7 M9 M13 M27, M43, M71, H5, H17, H53, D18 . and expect the meter to function properly. NOTE: Confirm that you have turned - ON - the New 'Offline Charts' feature within 5N+. NOTE: If you do not see the standard 'Time Frame' displayed anywhere on the meter, it is not functioning correctly. Your settings are wrong. NOTE: If your Offline chart does not state M1 M2 M3 M4 M5 M6 M10 M12 M15 M20 M30 H1 H2 H3 H4 H6 H8 H12 D1 W1 MN to the upper left corner within your chart above the One Click Panel or on the window title bar, 5N+ is not functioning properly. Your configuration with the Offline chart utility is wrong. Or, your 5N+ settings are wrong.
Improved Organization of the Newly Expanded Settings UI. Although the level of control over nearly every aspect of the meter has increased, the sheer amount of different settings adjustments can be overwhelming at first. The New 3NITRO+ has proven this already with Users. 4NITRO+ and 5NITRO+ provide 20% to 25% more control and options over 3N+ . which provides about 33% more than N+509 and N+. It is no different than when we unbox a new Smart Phone. It may take a few uses or just spending some time "messing around" with them to become fluent and know where the settings are located and the result of changing them. The meter will not break or get worn out by flipping the different switches On or Off as a means to learn.
Quick and Easy Settings Selections with New Drop-Down List Styles. These new drop-down lists allowed for the entire Settings Box to be completely restructured. This new capability introduced by Metaquotes with these new 600+ Builds is really what allowed the increase of total user adjustments by about 70% because of the ability now for natural language and actual organization. Some may notice that the Settings UI of many MT4 Indicators, even the proclaimed "ALL NEW!", are still a mess and stuck using the old legacy protocols. Well, this is because it is necessary to compile all code using the 'Strict' protocol which leaves very little room for coding errors or mixing of new language with legacy. Time was taken here to follow Strict Protocol. In other words, the original NITRO+ probability meter code was virtually re-engineered. In the process, more efficiencies were gained allowing even more brute calculations per each new tick. This in turn created more stability or less 'jumpiness' compared to the original and 2nd NITRO+ even during fast markets. It does not rely on the 509 Compatibility Engine to function as do 90% of all MT4 Indicators currently in existence. Granted this percentage declines every day as new indicators are created and old are rewritten. This not only reduces the resource load on your PC and makes it less susceptible to new upcoming builds breaking its functionality by surprise as you begin your trading day, but this also creates a solid coding foundation.
More Upgraded Display Modes for a Total of Sixteen (16) including additional quick-selection modes that match the OneClick Panel in size. These sixteen (16) Display Modes can be quickly chosen from the new drop-down list selection style. Additional, upgraded solid backgrounds have been added as an option for all modes. Please Note: Border options for numerous objects such as the new background are: flat, raised, sunken. So be aware that we are aware there is a glitch within the MT4 enumeration in which the sunken option is called 'non-dynamic pointer' . This is a Metaquotes issue that continues to go unnoticed or fixed. Also make note that color of these new backgrounds and all objects we provide border adjustment for need to have one RGB value >=31 or else MT4 will automatically paint the borders white for some odd reason. I guess it is proactive to prevent the lack of contrast causing visibility issues. NOTE: Metaquotes somewhere in a new build now has added 'variable width' to the One Click Trading Panel / Price Display to the upper left corner. NOTE: To fix any overlap caused by these new One Click Panels that have increased in overall height, simply move the meter(s) lower by adding a few Y pixels and then resave the template. NOTE: 6NITRO+ Upgrade will fix any issues and will be provided free as always to all customers dating back to 2010.
GLOBAL% Has Been Added to MessageBox Alert Output . The programmer also added the ability for the Audible Alert to output to the Terminal|Experts today. This will allow text output into Terminal along with ability for unique wav file and ability to turn off the MessageBox entirely while still retaining a running log. Because of how the meter handles Alerts, this now allows a running log to be kept in the MessageBox and/or in Terminal|Experts. 5N+ triggers the Alert the first time it is hit. Then, it will keep alerting at the end of every bar close as long as GLOBAL% continues to be greater than your selected level. Users of 5N+ have been creating a Template with all of the Symbols they trade loaded on either a M1 or M5 chart and the Alert Trigger set to 0.0% along with the actual time frame they wish to calculate, such as M30. They then minimize and hide this chart. So now in their Experts log below or detached to a separate monitor out of the way, they have a running history log of Each Symbol, GLOBAL%, Time and Price that updates every 1 or 5 minutes or whichever frequency the User wants. It can be helpful to increase frequency before upcoming major economic reports of higher time frame calculations such as M30 or H1 to an M1 chart, as examples.
Visual 'NITRO Mode' Alert Triggers are Now Adjustable along with the 6Box Column's Neutral Trend Illumination The User can now set the levels at which both the GLOBAL% and TITAN3 Vertical 'NITRO Mode' Action Bars light up. Default is of course 50% and 75. The TITAN3 Visual Alert Trigger also controls when the bottom 4Box illuminations are overridden or inherited by the 'Neutral Trend' or 'Opposite Trend' bias of the very top box. Current default Neutral Trend of the Bottom 4Boxes is T3>75. O que isto significa? Each of the bottom 4Boxes have 3 output possibilities. These boxes result in 'Up Trend', 'Down Trend', or 'No Clear Trend Direction' and are illuminated accordingly with 'No Clear Trend Direction' displaying a neutral grey color and anti-arrows. But, if the very top box which is the integrated MTF 20 indicator aggregate called TITAN3 is less than the default 75 or your chosen 'Visual Alert' level for T3, then the bottom 4Boxes will illuminate as a neutral grey color regardless of each box's finding and output. Although the calculated values of the bottom 4Boxes still carry weight and are not diminished within the overall ultimate GLOBAL% of the entire meter, the visual influence of these bottom 4Boxes is diminished. In other words, the bottom 4Boxes are only allowed to give their 'visual' opinion if and only if that opinion agrees with the 'leader' of that entire 6Box column. The leader of the 6Box column is TITAN3 abbreviated as T3 and is the very top box.
New ClearChart 2™ Heiken Ashi Smoothed MT4 Indicator was included with 4NITRO+ and 5NITRO+ Upgrades.
Thirty-Five (35) New Templates were included with 4NITRO+ Upgrade.
Fifty-Five (55) New Templates were included with 5NITRO+ Upgrade.
DE OUTROS.
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