均匀性因子指标 - MetaTrader 5脚本

这是一个简单的分析（非信号，一次性计算）指标，可让您测试价格时间序列代表“随机游走”（特别是高斯“随机游走”）的假设。这有助于将价格增量构建为均匀分布、更稳定和可预测的时间序列的参数转换，至少在波动性方面如此。

您可能知道，“随机游走”变量在 N 步后预计覆盖的距离是通过其标准差乘以 sqrt(N) 或 N^0.5 来估计的。

该指标计算预定义的柱子范围的“平均”价格变化（每根柱）的统计数据。 “平均”是在距离（不超过给定 N 的柱数）的 F 次幂上执行的，F 是一个因子，以 0.1 为步长从 0.1 到 1 进行枚举。

当前图表上的所有可用柱均用于收集最多 N 个柱的滑动窗口中的统计数据。

然后，指标找到不同 F 之间统计数据最“规则”的均匀分布，并显示该因子的直方图（被认为是最佳的），通常为 0.5 或 0.6。直方图的每一列都是相应交易持续时间（柱数）的每条柱点的“平均”增量，其中“平均”由 N^F 进行（当 F=1 时，您将获得标准平均）。

该指标可以使用不同的方法来自动检测统计曲线的“规律性”（平坦度）：

了解最佳因子可用于：

该指标显示距离范围（1..周期）内每个距离和所选均匀度因子的每条平均价格变化的蓝色直方图。

此外，不断增加的条形数量（距离）显示为第二个直方图（橙色），仅供参考。

日志中打印了当前时间序列的测试因素和相应指标的完整表格。

XAGUSD.c D1，最大距离：500, 酒吧:2641因素：0.4，结果：var(0.4） 嗯（0.4) 基尼系数(0.4)*
    [因子]  [均值] [方差] [偏度] [峰度] [中位数]  [众数] [mmmse]  [基尼]
[0]  0.10000 1.85217    0.21976   -0.87694    0.07751  1.95822 2.30853 0.33811 0.13930[1]  0.20000 1.07575    0.04083   -1.12699    0.96219  1.12715 1.25786 0.13285 0.10093[2]  0.30000 0.62887    0.00525   -1.54472    3.00927  0.64878 0.68616 0.04114 0.05943[3]  0.40000 0.37043    0.00021   -2.90499  13.36923  0.37546 0.37502 0.00394 0.01753[4]  0.50000 0.22015    0.00028    1.53459    1.38333  0.21532 0.21461 0.00426 0.03779[5]  0.60000 0.13222    0.00064    1.98696    4.05157  0.12372 0.10902 0.01661 0.09162[6]  0.70000 0.08041    0.00072    2.60714    8.60950  0.07122 0.05862 0.01551 0.15135[7]  0.80000 0.04964    0.00065    3.39070  15.85717  0.04099 0.03149 0.01289 0.21637[8]  0.90000 0.03119    0.00054    4.37643  27.17457  0.02359 0.01692 0.01018 0.28652[9]  1.00000 0.02002    0.00044    5.57319  43.86448  0.01358 0.00909 0.00787 0.36126