Blocchi Indicatore

Indicatori di trading

Sblocca un ampio spettro di analisi tecniche con i blocchi Indicatore, che offrono una vasta gamma di indicatori, dalle semplici medie mobili ai calcoli più intricati. Questa sezione permette agli utenti di integrare questi indicatori nelle proprie strategie senza attriti, migliorando la capacità di leggere i trend di mercato e individuare con precisione i potenziali punti di ingresso o uscita.

Per creare un nuovo blocco Indicatore, fai doppio clic sulla schermata blueprint, oppure clicca il pulsante + nel menu. Nella barra di ricerca, digita: “indicator/” seguito dalle abbreviazioni riportate sotto, oppure digita semplicemente l’abbreviazione.

Ricorda: strategie diverse richiedono tipi di indicatori diversi. I migliori indicatori di trading si completano a vicenda, senza duplicare le informazioni.

Alcuni dei nostri preferiti

Nome dell’indicatore: abbreviazione

Profitto dall’ultimo segnale: last_profit

_Last signal profit_ facilita il calcolo del profitto dall’ultimo segnale di trading, offrendo agli utenti una visione delle prestazioni della loro strategia in un intervallo di tempo specifico. Utile per creare trigger di stop.

Rilevamento dei pattern candlestick: candlestick

_Candlestick Pattern Detection_ aiuta a rilevare i pattern candlestick, come bull, bear, hammer, shooting star e altri, assistendo gli utenti nell’identificare i principali trend di mercato e i potenziali segnali di inversione basati sulle formazioni delle candele.

Indice di Forza Relativa: rsi

Relative Strength Index misura la velocità e il tasso di variazione dei movimenti di prezzo sul mercato; oscilla tra zero e 100. Fornisce indicazioni sul fatto che un asset sia in ipercomprato o ipervenduto, aiutando gli utenti a individuare potenziali inversioni di trend e condizioni di mercato.

Media Mobile Semplice: sma

_Simple Moving Average_ calcola il prezzo medio di un asset su un numero specificato di periodi, producendo una linea di tendenza uniforme. È utile per identificare la direzione generale del mercato.

Media Mobile Esponenziale: ema

_Exponential Moving Average_ è simile, ma attribuisce maggior peso ai prezzi recenti, rendendola più reattiva alle variazioni di prezzo a breve termine. È vantaggiosa per cogliere i trend di mercato più immediati.

SuperTrend: SuperTrend

_Supertrend_ calcola il valore Supertrend in base al prezzo e alla volatilità del mercato, aiutando gli utenti a determinare la direzione del trend in corso.

SuperTrendKO: SuperTrendKO

_SuperTrendKO_ Simile al Supertrend, SupertrendKO è una versione modificata che tiene conto del rumore di mercato e punta a fornire segnali di trend più accurati riducendo al minimo i falsi positivi.

L’elenco completo degli indicatori di trading

Valore assoluto vettoriale: abs

Vector Absolute Value calcola il valore assoluto di ciascun elemento di un array.

Arcocoseno vettoriale: acos

_Vector Arccosine_ calcola l’arcocoseno trigonometrico di ciascun elemento di un array.

Linea di Accumulazione/Distribuzione: ad

_Accumulation Distribution Line_ determina il trend di un titolo utilizzando la relazione tra il flusso di volume e il prezzo del titolo.

Addizione: add

Add somma due array.

Oscillatore di Accumulazione/Distribuzione: adosc

_Accumulation Distribution Oscillator_ si calcola sottraendo la media mobile esponenziale a lungo periodo della linea di accumulazione/distribuzione dalla sua media mobile esponenziale a breve periodo.

Indice di Movimento Direzionale Medio: adx

_Average Directional Movement Index_ mostra la forza di un trend tramite un valore compreso tra 0 e 100.

Rating dell’Indice di Movimento Direzionale Medio: adxr

_Average Directional Movement Index Rating_ è identico all’average directional movement index ma più levigato. Questo indicatore risente meno dell’adx delle rapide oscillazioni di mercato a breve termine.

Awesome Oscillator: ao

_Awesome Oscillator_ misura il momentum del mercato.

Oscillatore di Prezzo Assoluto: apo

_Absolute Price Oscillator_ è la differenza tra la media mobile esponenziale a breve periodo e quella a lungo periodo.

Aroon: aroon

_Aroon_ comprende due indicatori: Aroon-Up e Aroon-Down. Aroon può identificare l’inizio di un trend, la sua forza e i suoi cambiamenti.

Oscillatore Aroon: aroonosc

_Aroon Oscillator_ è la differenza tra gli indicatori Aroon-Up e Aroon-Down, e l’output è un valore compreso tra 0 e 100.

Arcoseno vettoriale: asin

_Vector Arcsine_ calcola l’arcoseno trigonometrico di ciascun elemento di un array.

Arcotangente vettoriale: atan

_Vector Arctangent_ calcola l’arcotangente trigonometrica di ciascun elemento di un array.

Average True Range: atr

_Average True Range_ misura la volatilità del mercato sull’intervallo di prezzo di un titolo in un periodo specificato.

Prezzo medio: avgprice

_Average Price_ mostra la media dei prezzi di apertura, massimo, minimo e chiusura di un titolo.

Bande di Bollinger: bbands

_Bollinger Bands_ comprende la banda superiore, quella centrale e quella inferiore. La banda centrale è un indicatore di media mobile, mentre le bande superiore e inferiore si trovano ai suoi lati. Il valore delle deviazioni standard determina la distanza tra la banda centrale e quelle superiore e inferiore.

Balance of Power: bop

_Balance of Power_ valuta la forza di compratori e venditori sul mercato.

Rilevamento dei pattern candlestick: candlestick

_Candlestick Pattern Detection_ aiuta a rilevare i pattern candlestick, come bull, bear, hammer, shooting star e altri, assistendo gli utenti nell’identificare i principali trend di mercato e i potenziali segnali di inversione basati sulle formazioni delle candele.

Commodity Channel Index: cci

_Commodity Channel Index_ risulta elevato quando i prezzi sono molto al di sopra della media e basso quando ne sono molto al di sotto. Il cci può quindi identificare le aree di ipercomprato e ipervenduto dell’azione dei prezzi. Inoltre, viene utilizzato per scoprire inversioni e divergenze.

Arrotondamento per eccesso vettoriale: ceil

_Vector Ceiling_ restituisce il più piccolo intero a partire dagli elementi di un array.

Oscillatore di Momentum di Chande: cmo

_Chande Momentum Oscillator_ calcola il momentum del prezzo nei giorni rialzisti e/o ribassisti. In altre parole, calcola la differenza tra la somma delle chiusure più alte e la somma delle chiusure più basse, dividendola per la somma di tutti i movimenti di prezzo.

Coseno vettoriale: cos

_Vector Cosine_ calcola il coseno trigonometrico di ciascun elemento di un array.

Coseno iperbolico vettoriale: cosh

_Vector Hyperbolic Cosine_ calcola il coseno iperbolico trigonometrico di ciascun elemento di un array.

Cross Any: crossany

_Crossany_ rileva continuamente se gli input si incrociano tra loro.

Cross Over: crossover

_Crossover_ rileva continuamente se il primo input incrocia al rialzo l’altro. Ciò significa che, a differenza dell’indicatore crossany, l’unica situazione rilevante è quando il primo input si porta al di sopra dell’altro.

Chaikins Volatility: cvi

Chaikins Volatility calcola la differenza tra i prezzi massimo e minimo di ciascun periodo.

Decay: decay

_Decay_ memorizza un array di segnali recenti. È un indicatore utile, soprattutto negli algoritmi di machine learning.

Media Mobile Esponenziale Doppia: dema

_Double Exponential Moving Average_ è identica alla media mobile esponenziale, ma attribuendo più peso ai dati recenti fornisce dati con minore ritardo.

Indicatore Direzionale: di

_Directional Indicator_ comprende le linee positive directional indicator e negative directional indicator, che mostrano il movimento del trend dei prezzi. L’incrocio di queste due linee genera i segnali di acquisto e vendita: se la linea positiva incrocia al rialzo quella negativa, è un segnale di acquisto, e viceversa.

Divisione vettoriale: div

_Vector Division_ divide gli input forniti.

Movimento Direzionale: dm

_Directional Movement_ traccia le linee positive directional movement e negative directional movement. Vengono calcolate utilizzando i prezzi massimo e minimo precedenti.

Oscillatore di Prezzo Detrendizzato: dpo

_Detrended Price Oscillator_ elimina i trend di prezzo per rendere più facile individuare massimi e minimi. In questo modo, stimare la durata dei cicli con questo indicatore diventa molto più semplice.

Indice di Movimento Direzionale: dx

_Directional Movement Index_, chiamato anche dmi, contiene due linee di movimento direzionale e l’indicatore average directional movement index.

Decadimento esponenziale: edecay

_Exponential Decay_ è quasi identico a decay ma più rapido a parità di periodo.

Media Mobile Esponenziale: ema

_Exponential Moving Average_ mostra la direzione delle variazioni di prezzo in un periodo. L’EMA è simile alla Simple Moving Average, ma mentre la SMA calcola direttamente la media dei valori di prezzo, l’EMA attribuisce più peso ai prezzi recenti.

Ease of Movement: emv

_Ease of Movement_ esamina la relazione tra le fluttuazioni dei prezzi e il volume degli scambi.

Esponenziale vettoriale: exp

_Vector Exponential_ restituisce l’esponenziale di ciascun numero dell’array di input. Ovvero, calcola la costante di Eulero, e, elevata alla potenza di ciascun elemento di input.

Fisher Transform: fisher

_Fisher Transform_ punta a migliorare la prevedibilità dei punti di svolta di una serie di prezzi rendendo i prezzi distribuiti in modo più normale. Questa trasformazione rende più facile individuare valori estremi e potenziali inversioni.

Arrotondamento per difetto vettoriale: floor

Il Vector Floor di un valore è il più grande intero minore o uguale a esso.

Oscillatore di Previsione: fosc

_Forecast Oscillator_ prevede il prezzo futuro del titolo monitorando la differenza tra il prezzo corrente e un prezzo di regressione lineare derivante dalla funzione Time Series Forecast.

Hull Moving Average: hma

_Hull Moving Average_ è una media mobile migliorata che elimina i ritardi (risultando quindi estremamente rapida) ed è più levigata rispetto alle altre medie mobili tradizionali.

Kaufman Adaptive Moving Average: kama

_Kaufman Adaptive Moving Average_ riduce i falsi segnali eliminando le fluttuazioni di prezzo a breve termine. In altre parole, kama rimuove il rumore di mercato, quindi se la volatilità è bassa aderirà al prezzo corrente di mercato.

Klinger Volume Oscillator: kvo

_Klinger Volume Oscillator_ prevede le inversioni di mercato confrontando il volume con il prezzo.

Blocco Lag: lag

Lag block ritarda i dati di input di una quantità specificata. Ad esempio, con un lag di 1 su candele da 15 minuti, restituisce i dati della candela precedente. È utile per confrontare i valori correnti con quelli passati.

Filtro di Laguerre: laguerrefilter

_Laguerre filter_ viene usato per levigare i dati di prezzo e identificare i trend. Applica un algoritmo di filtro di Laguerre ai dati di mercato, riducendo il rumore e offrendo una rappresentazione più chiara del trend sottostante.

Profitto dall’ultimo segnale: last_profit

_Last signal profit_ facilita il calcolo del profitto dall’ultimo segnale di trading, offrendo agli utenti una visione delle prestazioni della loro strategia in un intervallo di tempo specifico.

Regressione Lineare: linreg

_Linear Regression_ traccia i valori finali delle linee di regressione lineare per un numero specifico di barre.

Intercetta della Regressione Lineare: linregintercept

_Linear Regression Intercept_ restituisce l’altezza della linea di regressione lineare per la prima barra di input nel periodo mobile.

Pendenza della Regressione Lineare: linregslope

_Linear Regression Slope_ determina la direzione della forza del trend. L’indicatore calcola la pendenza per ciascuna barra utilizzando la barra corrente e le n-1 barre precedenti, dove n è il periodo specificato dal trader.

Logaritmo naturale vettoriale: ln

_Vector Natural Log_ calcola il logaritmo naturale di ciascun elemento di un array di input.

Logaritmo in base 10 vettoriale: log10

_Vector Base-10 Log_ calcola il logaritmo in base 10 di ciascun elemento di un array di input.

Moving Average Convergence Divergence: macd

_Moving Average Convergence Divergence_ determina la direzione del prezzo del titolo. Valuta di non usare questo indicatore per rilevare le inversioni di trend, poiché può individuarle solo dopo che si sono verificate. Di norma non viene usato nemmeno per identificare condizioni di ipercomprato o ipervenduto.

Market Facilitation Index: marketfi

_Market Facilitation Index_ misura la forza del trend e prevede l’avvio di un trend quando sta per verificarsi. Calcola il movimento del prezzo per unità di volume.

Mass Index: mass

_Mass Index_ aiuta i trader a identificare potenziali inversioni di trend misurando l’espansione e la contrazione dell’intervallo di negoziazione (la differenza tra prezzo massimo e minimo) su un periodo specificato tramite le Exponential Moving Averages.

Massimo nel periodo: max

_Maximum In Period_ restituisce il valore massimo delle ultime n barre.

Deviazione media nel periodo: md

_Mean Deviation Over Period_ calcola la deviazione media assoluta su un periodo.

Prezzo mediano: medprice

_Median Price_ calcola la media dei prezzi massimo e minimo di una barra.

Money Flow Index: mfi

Il Money Flow Index misura la pressione degli scambi monitorando sia il prezzo sia il volume, e restituisce un valore compreso tra 0 e 100.

Minimo nel periodo: min

Minimum In Period restituisce il valore minimo delle ultime n barre.

Momentum: mom

_Momentum_ calcola la variazione tra il prezzo corrente e il prezzo della n-esima barra a ritroso.

Mesa Sine Wave: msw

_Mesa Sine Wave_ rileva se il mercato si trova in una fase ciclica o in una fase di trend.

Moltiplicazione vettoriale: mul

Vector Multiplication prende due array di input e li moltiplica.

Normalized Average True Range: natr

_Normalized Average True Range_ è una versione normalizzata dell’average true range e viene calcolata con la seguente formula: NATR = (ATR / Close) * 100.

Negative Volume Index: nvi

_Negative Volume Index_ è un indicatore cumulativo sensibile al volume di mercato. Presuppone che un volume elevato sia dovuto ai trader poco informati, per cui ignora le giornate ad alto volume. Nelle giornate a basso volume i trader informati sono più attivi, quindi l’indicatore nvi ne viene influenzato; il valore di nvi salirà con le variazioni di prezzo positive e scenderà con quelle negative.

On Balance Volume: obv

_On Balance Volume_ è un indicatore cumulativo che calcola le pressioni di acquisto e vendita. Aumenta nei giorni di rialzo e diminuisce nei giorni di ribasso.

Percentage Price Oscillator: ppo

_Percentage Price Oscillator_ calcola la differenza tra due medie mobili esponenziali con periodi diversi, divisa per quella con il periodo più lungo.

Predict: predict

Il blocco _Predict_ punta a sfruttare il machine learning per prevedere il prossimo movimento di prezzo. Attenzione: questo blocco è ancora in fase di apprendimento e non è stato completamente addestrato. Fino ad allora, potrebbe non produrre previsioni accurate.

Parabolic SAR: psar

_Parabolic SAR_ aiuta a individuare i punti di stop e le potenziali inversioni dei trend. In effetti SAR significa stop and reverse, il che ne descrive perfettamente l’applicazione.

Positive Volume Index: pvi

_Positive Volume Index_ è identico al Negative Volume Index nvi - e viene spesso usato in combinazione con esso - ma è sensibile alle giornate ad alto volume.

Qstick: qstick

_Qstick_, come indicatore di momentum, applica una media mobile semplice alla differenza tra i prezzi di chiusura e di apertura del titolo.

Rate of Change: roc

_Rate of Change_ calcola la variazione percentuale tra il prezzo corrente e il prezzo di n periodi fa.

Rate of Change Ratio: rocr

Rate of Change Ratio calcola la variazione tra il prezzo corrente e il prezzo di n periodi fa.

Arrotondamento vettoriale: round

_Vector Round_ restituisce l’intero più vicino per ciascun elemento di un array.

Indice di Forza Relativa: rsi

_Relative Strength Index_ misura la velocità e il tasso di variazione dei movimenti di prezzo sul mercato; oscilla tra zero e 100.

Seno vettoriale: sin

_Vector Sine_ calcola il seno trigonometrico di ciascun elemento di un array.

Seno iperbolico vettoriale: sinh

_Vector Hyperbolic Sine_ calcola il seno iperbolico trigonometrico di ciascun elemento di un array.

Media Mobile Semplice: sma

_Simple Moving Average_ mostra la direzione delle variazioni di prezzo in un periodo calcolando il valore medio dei prezzi.

Radice quadrata vettoriale: sqrt

_Vector Square Root_ calcola la radice quadrata di ciascun elemento di un array.

Deviazione standard nel periodo: stddev

_Standard Deviation Over Period_ misura la differenza tra il prezzo corrente e il prezzo medio in un periodo.

Errore standard nel periodo: stderr

_Standard Error Over Period_ mostra quanto la media della popolazione differisce dalla media del campione.

Oscillatore Stocastico: stoch

_Stochastic Oscillator_ confronta l’ultimo prezzo di chiusura con i prezzi massimo e minimo di un periodo e varia da zero a 100.

Stochastic RSI: stochrsi

_Stochastic RSI_ è la combinazione di due indicatori: stoch e rsi. In pratica applica un indicatore stoch a un indicatore rsi, cioè misura l’rsi rispetto al suo intervallo massimo/minimo in un periodo.

Stock to flow: stocktoflow

_Stock to flow_ valuta la scarsità di un determinato asset, spesso applicato alle criptovalute come Bitcoin. Confronta lo stock esistente (offerta attuale) con il flusso (nuova produzione), offrendo indicazioni sul valore potenziale dell’asset e sulle dinamiche di mercato.

Sottrazione vettoriale: sub

Vector Subtraction restituisce la sottrazione dei due input (a - b).

Super Trend: SuperTrend

_Super Trend_ calcola il valore Super Trend in base al prezzo e alla volatilità del mercato, aiutando gli utenti a determinare la direzione del trend in corso.

Super Trend KO: SuperTrendKO

_Super Trend KO_ Simile al Super Trend, il Super Trend KO è una versione modificata che tiene conto del rumore di mercato e punta a fornire segnali di trend più accurati riducendo al minimo i falsi positivi.

Somma nel periodo: sum

_Sum Over Period_ restituisce la somma delle ultime n barre.

Tangente vettoriale: tan

_Vector Tangent_ calcola la tangente trigonometrica di ciascun elemento di un array.

Tangente iperbolica vettoriale: tanh

_Vector Hyperbolic Tangent_ calcola la tangente iperbolica trigonometrica di ciascun elemento di un array.

Media Mobile Esponenziale Tripla: tema

_Triple Exponential Moving Average_ è una media mobile ad alta velocità con dati più levigati. Riduce i ritardi attribuendo più peso ai dati recenti ed è quindi più adatta al trading a breve termine.

Conversione in gradi vettoriale: todeg

_Vector Degree Conversion_ converte un array di radianti in un array di gradi.

Conversione in radianti vettoriale: torad

_Vector Radian Conversion_ converte un array di gradi in un array di radianti.

True Range: tr

_True Range_ restituisce il maggiore tra:

• Il massimo del giorno meno il minimo del giorno
• Il valore assoluto del massimo del giorno meno la chiusura del giorno precedente
• Il valore assoluto del minimo del giorno meno la chiusura del giorno precedente

Media Mobile Triangolare: trima

_Triangular Moving Average_ è identica alla Simple Moving Average, sma, ma la media viene calcolata due volte; in altre parole, la trima è una sma applicata a un’altra sma. Questo approccio produce una linea più levigata che attribuisce più peso alle barre centrali.

Media Esponenziale Tripla (TRIX): trix

Triple Exponential Moving Average mostra la variazione percentuale di una ema levigata tre volte (applicando una ema tre volte).

Troncamento vettoriale: trunc

_Vector Truncate_ restituisce solo la parte intera di un numero per ciascun elemento di un array.

Time Series Forecast: tsf

_Time Series Forecast_, come suggerisce il nome, prevede i trend futuri sulla base dei dati passati. È più sensibile alle variazioni improvvise di prezzo rispetto agli indicatori di media mobile.

Prezzo tipico: typprice

_Typical Price_ calcola la media aritmetica dei prezzi massimo, minimo e di chiusura.

Ultimate Oscillator: ultosc

_Ultimate Oscillator_ misura la pressione di acquisto considerando tre diversi intervalli temporali. Questi periodi (7, 14, 28) descrivono i trend di mercato a breve, medio e lungo termine.

Varianza nel periodo: var

_Variance Over Period_ misura la variazione calcolando la media degli scarti quadratici dalla media.

Vertical Horizontal Filter: vhf

_Vertical Horizontal Filter_ monitora i movimenti dei prezzi e indica la fase in cui si trovano, ossia se sono in fase di trend o di congestione.

Variable Index Dynamic Average: vidya

_Variable Index Dynamic Average_ calcola una ema con un periodo dinamico che dipende dalla volatilità del mercato.

Volatilità storica annualizzata: volatility

_Annualized Historical Volatility_ misura la deviazione del prezzo medio annuo del titolo in un periodo.

Oscillatore di Volume: vosc

Volume Oscillator calcola la differenza tra una media mobile veloce del volume e una lenta. Monitorare in questo modo le variazioni di volume ha una rilevanza tecnica maggiore rispetto al monitoraggio del volume in sé.

Volume Weighted Moving Average: vwma

_Volume Weighted Moving Average_ è come la maggior parte delle medie mobili, ma considera il volume di mercato nei suoi calcoli. In pratica attribuisce più peso ai prezzi ad alto volume rispetto a quelli a basso volume.

Williams Accumulation/Distribution: wad

_Williams Accumulation/Distribution_ è la somma cumulativa delle variazioni di prezzo di accumulazione e distribuzione. Accumulazione e distribuzione descrivono un mercato controllato rispettivamente dai compratori e dai venditori. In effetti, l’indicatore wad misura le pressioni di mercato positive e negative.

Prezzo di chiusura ponderato: wcprice

_Weighted Close Price_ è semplicemente la media di prezzo massimo, minimo e prezzo di chiusura raddoppiato.

Wilder’s Smoothing: wilders

_Wilder's Smoothing_ è identico alla ema, ma il wilder’s smoothing usa un fattore di levigatura diverso, il che comporta una risposta più lenta alle variazioni di prezzo.

Williams %R: willr

_Williams %R_ identifica i mercati in ipercomprato e ipervenduto confrontando la posizione del prezzo di chiusura più recente con i prezzi massimo e minimo di un periodo.

Media Mobile Ponderata: wma

_Weighted Moving Average_ è identica alla sma, ma attribuisce più peso ai dati recenti. In questo modo risponde più velocemente alle variazioni di prezzo e resta più vicina al prezzo di mercato.

Zero-Lag Exponential Moving Average: zlema

_Zero-Lag Exponential Moving Average_ persegue lo stesso obiettivo di dema e tema. Elimina i ritardi per migliorare la velocità e seguire il prezzo più da vicino.