индикатор Alpha-beta trend

Вот описание.

Индикатор альфа-бета тренд (Alpha-beta trend) используется для того, чтобы избежать ложных сигналов, которые могут возникнуть при открытии позиций по сигналам других индикаторов, например пересечений скользящих средних. Индикатор Alpha-beta trend представляет собой особым способом сглаженный ценовой график (линия фильтра F), помещенный в канале из двух других линий U и L. Сглаженный график (линия фильтра F) вычисляется на основе линейной регрессии; граничные линии канала строятся на расстоянии от центра канала, пропорциональном среднеквадратичному отклонению цены. Линия линейной регрессии и среднеквадратичное отклонение вычисляются с использованием n+m последовательных значений цены.

При использовании альфа-бета тренда пользователь выбирает 3 параметра: n, m, s . Целые числа n и m определяют периоды, которые используются для вычисления линии регрессии и среднеквадратичного отклонения, а s влияет на ширину коридора: чем больше s, тем шире коридор. Рекомендуются следующие значения параметров: n – от 10 до 20, m – от 7 до 12, s – от 0,8 до 1,2. Торговая стратегия, использующая альфа-бета тренд заключается в следующем:
1) готовиться покупать, когда линия F лежит ниже нижней границы коридора L («бык опустил голову и готовится нанести удар»);
2) готовиться продавать, когда линия F лежит выше верхней границы коридора U («медведь поднял лапу и готовится нанести удар»);
3) воздерживаться от сделок, когда линия F лежит в коридоре между линиями границ канала L и U.

Вычисление альфа - бета тренда.

Для определенности выберем в качестве цены p(t) цену закрытия и зададим два целых числа n, m. Обозначим цену закрытия в i - м временном интервале через p(i), величину i -го интервала через t(i) (для графиков с фиксированными временными интервалами все t(i)=l). Вычислим средние значения t и р (s(t) и s(p) соответственно):

Линия регрессии p(t) определяется уравнением
p(t) = a + b (t - s(t)).
Метод наименьших квадратов дает следующие оценки для начального значения a и параметра наклона b :
a = s(p)

Для эффективной реализации вычислений в системе реального времени далее используется рекуррентный алгоритм. Вводим два параметра: alfa_m и beta_m
alfa_m = 2 / (m + 1,5), beta_m = alfa / (m + 0,5),
задаем начальные данные
x(0) = p(t(1)) - b*(t(2) - t(1)) = a - b*(t(2) - s(t)),
v(0) = b*(t(2) - t(1)). Итерационные вычисления проводятся по следующим формулам:
z(i) = x(i - 1) + v(i - 1)
x(i) = z(i) + alfa_m*(p(i) - z(i))
v(i) = v(i - 1) + beta_m*(p(i) - z(i)).
Вычисляются значения промежуточной величины y(i) : если i<=n, то
y(i) = x(i + m) - m*v(i + m),
если n+1<=i<=n+m, то
y(i) = x(n + m) - (n - m - i)*v(n + m) ;
если i>n+m, то
y(i) = x(i) .
Вычисляется вариация var(i) : если i<=n, то

var(i) = (1/n),
иначе
var(i) = (1/n)*(p(i) - y(i))2 + (1 - 1/n)*var(i - 1).
Вычисляется среднеквадратичное отклонение d(i),

Верхняя U и нижняя L границы коридора:
U(i) = y(i) + d(i), L(i) = y(i) - d(i).
Для вычисления центральной линии F с использованием итерационных формул вводятся параметры alfa_n и beta_n:
alfa_n = 2 / (n + 1,5), beta_n = alfa / (n + 0,5)
и задаются начальные значения xx(0) = x(0), vv(0) = v(0). Итерационные формулы имеют вид
zx(i) = xx(i -1) = vv(i - 1),
xx(i) = zx(i) + alfa_n*(p(i) - zx(i)),
vv(i) = vv(i - 1) + beta_n*(p(i) - zx(i)).
И, наконец, сама средняя линия F вычисляется через эти вспомогательные величины:
F(i) = xx(i) - n*vv(i).

Прилагаю прогу на руланге.Может кто-нибудь знает как его переделать на mql