Блоки индикаторов

Торговые индикаторы

Откройте спектр технических инсайтов с блоками индикаторов, предлагающими обширный набор инструментов — от простых скользящих средних до сложных расчётов. Этот раздел поможет пользователям органично встраивать индикаторы в свои стратегии, чтобы точнее распознавать рыночные тренды и определять потенциальные точки входа и выхода.

Чтобы создать новый блок индикатора, дважды кликните по экрану blueprint или нажмите кнопку + в меню. В строке поиска введите “indicator/” и одно из сокращений ниже — или просто само сокращение.

Помните: разным стратегиям нужны разные типы индикаторов. Лучшие торговые индикаторы дополняют друг друга, не дублируя информацию.

Наши фавориты

Название индикатора: аббревиатура

Прибыль с последнего сигнала: last_profit

_Last signal profit_ позволяет рассчитать прибыль с момента последнего торгового сигнала, давая представление об эффективности стратегии за конкретный период. Полезен для построения стоп-триггеров.

Распознавание свечных паттернов: candlestick

_Candlestick Pattern Detection_ помогает распознавать свечные паттерны — бычьи, медвежьи, «молоты», «падающие звёзды» и другие, — помогая выявлять ключевые рыночные тренды и потенциальные сигналы разворота по свечным формациям.

Индекс относительной силы: rsi

Relative Strength Index измеряет скорость и величину изменения цены на рынке; колеблется между нулём и 100. Показывает, перекуплен актив или перепродан, помогая выявлять потенциальные развороты тренда и оценивать состояние рынка.

Простая скользящая средняя: sma

_Simple Moving Average_ рассчитывает среднюю цену актива за заданное число периодов, формируя сглаженную линию тренда. Полезна для определения общего направления рынка.

Экспоненциальная скользящая средняя: ema

_Exponential Moving Average_ устроена похожим образом, но придаёт больший вес недавним ценам, что делает её более отзывчивой к краткосрочным движениям. Полезна для отслеживания самых актуальных рыночных трендов.

SuperTrend: SuperTrend

_Supertrend_ рассчитывает значение Supertrend на основе цены и волатильности рынка, помогая определить направление текущего тренда.

SuperTrendKO: SuperTrendKO

_SuperTrendKO_ Аналогичен Supertrend, но это модифицированная версия, учитывающая рыночный шум: она стремится давать более точные сигналы тренда за счёт минимизации ложных срабатываний.

Полный список торговых индикаторов

Векторный модуль: abs

Vector Absolute Value вычисляет абсолютное значение каждого элемента массива.

Векторный арккосинус: acos

_Vector Arccosine_ вычисляет тригонометрический арккосинус каждого элемента массива.

Линия накопления/распределения: ad

_Accumulation Distribution Line_ определяет тренд акции, используя связь между потоком объёма и ценой акции.

Сложение: add

Add складывает два массива.

Осциллятор накопления/распределения: adosc

_Accumulation Distribution Oscillator_ рассчитывается как разность экспоненциальной скользящей средней линии накопления/распределения за короткий период и экспоненциальной скользящей средней линии накопления/распределения за длинный период.

Индекс среднего направленного движения: adx

_Average Directional Movement Index_ показывает силу тренда значением в диапазоне от 0 до 100.

Рейтинг индекса среднего направленного движения: adxr

_Average Directional Movement Index Rating_ — то же самое, что индекс среднего направленного движения, но более сглаженный. Этот индикатор меньше, чем adx, подвержен быстрым краткосрочным колебаниям рынка.

Чудесный осциллятор: ao

_Awesome Oscillator_ измеряет импульс рынка.

Абсолютный ценовой осциллятор: apo

_Absolute Price Oscillator_ — это разность между экспоненциальной скользящей средней за короткий период и экспоненциальной скользящей средней за длинный период.

Aroon: aroon

_Aroon_ состоит из двух индикаторов: Aroon-Up и Aroon-Down. Aroon помогает определить начало тренда, его силу и любые изменения.

Осциллятор Aroon: aroonosc

_Aroon Oscillator_ — это разность индикаторов Aroon-Up и Aroon-Down; на выходе получается значение от 0 до 100.

Векторный арксинус: asin

_Vector Arcsine_ вычисляет тригонометрический арксинус каждого элемента массива.

Векторный арктангенс: atan

_Vector Arctangent_ вычисляет тригонометрический арктангенс каждого элемента массива.

Средний истинный диапазон: atr

_Average True Range_ измеряет волатильность рынка по диапазону цены актива за заданный период.

Средняя цена: avgprice

_Average Price_ показывает среднее цен открытия, максимума, минимума и закрытия акции.

Полосы Боллинджера: bbands

_Bollinger Bands_ включают верхнюю, среднюю и нижнюю полосы. Средняя — это скользящая средняя, а верхняя и нижняя полосы располагаются по обе стороны от неё. Величина стандартных отклонений определяет расстояние между средней полосой и верхней и нижней.

Баланс силы: bop

_Balance of Power_ оценивает силу покупателей и продавцов на рынке.

Распознавание свечных паттернов: candlestick

Индекс товарного канала: cci

_Commodity Channel Index_ принимает высокие значения, когда цены существенно выше среднего, и низкие, когда существенно ниже. Поэтому cci помогает выявлять зоны перекупленности и перепроданности. Кроме того, его используют для поиска разворотов и дивергенций.

Векторное округление вверх: ceil

_Vector Ceiling_ возвращает наименьшее целое для элементов массива.

Осциллятор импульса Чанде: cmo

_Chande Momentum Oscillator_ рассчитывает импульс цены в бычьи и/или медвежьи дни. Иначе говоря, он вычисляет разность между суммой закрытий вверх и суммой закрытий вниз, делённую на сумму всех ценовых движений.

Векторный косинус: cos

_Vector Cosine_ вычисляет тригонометрический косинус каждого элемента массива.

Векторный гиперболический косинус: cosh

_Vector Hyperbolic Cosine_ вычисляет тригонометрический гиперболический косинус каждого элемента массива.

Любое пересечение: crossany

_Crossany_ непрерывно отслеживает, пересекаются ли входы между собой.

Пересечение сверху: crossover

_Crossover_ непрерывно отслеживает, пересекает ли первый вход второй снизу вверх. То есть, в отличие от индикатора crossany, значима лишь ситуация, когда первый вход оказывается выше второго.

Волатильность Чайкина: cvi

Chaikins Volatility рассчитывает разницу между максимальной и минимальной ценами каждого периода.

Затухание: decay

_Decay_ сохраняет массив недавних сигналов. Полезный индикатор, особенно в алгоритмах машинного обучения.

Двойная экспоненциальная скользящая средняя: dema

_Double Exponential Moving Average_ — то же, что экспоненциальная скользящая средняя, но за счёт большего веса недавних точек данных даёт меньше запаздывания.

Индикатор направленности: di

_Directional Indicator_ состоит из линий positive directional indicator и negative directional indicator, показывающих движение ценового тренда. Пересечение этих двух линий порождает сигналы на покупку и продажу: если положительная линия пересекает отрицательную снизу вверх — это сигнал на покупку, и наоборот.

Векторное деление: div

_Vector Division_ делит поданные на вход значения.

Направленное движение: dm

_Directional Movement_ строит линии positive directional movement и negative directional movement. Они рассчитываются по предыдущим максимумам и минимумам цены.

Бестрендовый ценовой осциллятор: dpo

_Detrended Price Oscillator_ убирает ценовые тренды, чтобы упростить выявление пиков и впадин. Благодаря этому оценивать длину циклов с помощью индикатора гораздо проще.

Индекс направленного движения: dx

_Directional Movement Index_, также известный как dmi, содержит две линии направленного движения и индикатор индекса среднего направленного движения.

Экспоненциальное затухание: edecay

_Exponential Decay_ почти то же самое, что decay, но быстрее при том же периоде.

Экспоненциальная скользящая средняя: ema

_Exponential Moving Average_ показывает направление изменения цены за период. EMA похожа на Simple Moving Average, но если SMA напрямую усредняет значения цены, то EMA придаёт больший вес недавним ценам.

Лёгкость движения: emv

_Ease of Movement_ исследует связь между колебаниями цены и объёмом торгов.

Векторная экспонента: exp

_Vector Exponential_ возвращает экспоненту для каждого числа входного массива. То есть вычисляет константу Эйлера e, возведённую в степень каждого элемента входа.

Преобразование Фишера: fisher

_Fisher Transform_ стремится повысить предсказуемость точек разворота ценового ряда, приближая распределение цен к нормальному. Такое преобразование облегчает выявление экстремальных значений и потенциальных разворотов.

Векторное округление вниз: floor

Vector Floor значения — это наибольшее целое, меньшее или равное ему.

Осциллятор прогноза: fosc

_Forecast Oscillator_ прогнозирует будущую цену акции, отслеживая разницу между текущей ценой и ценой линейной регрессии, полученной функцией Time Series Forecast.

Скользящая средняя Халла: hma

_Hull Moving Average_ — улучшенная скользящая средняя, устраняющая запаздывание (и потому очень быстрая) и более гладкая, чем другие традиционные скользящие средние.

Адаптивная скользящая средняя Кауфмана: kama

_Kaufman Adaptive Moving Average_ уменьшает количество ложных сигналов, отсекая краткосрочные колебания цены. Иначе говоря, kama убирает рыночный шум, поэтому при низкой волатильности рынка она прижимается к текущей рыночной цене.

Осциллятор объёма Клингера: kvo

_Klinger Volume Oscillator_ прогнозирует развороты рынка, сравнивая объём с ценой.

Блок задержки: lag

Lag block задерживает входные данные на заданную величину. Например, при задержке 1 на 15-минутных свечах он выдаёт данные предыдущей свечи. Это полезно для сравнения текущих значений с прошлыми.

Фильтр Лагерра: laguerrefilter

_Laguerre filter_ используется для сглаживания ценовых данных и выявления трендов. Он применяет к рыночным данным алгоритм фильтра Лагерра, снижая шум и давая более чёткое представление о базовом тренде.

Прибыль с последнего сигнала: last_profit

_Last signal profit_ позволяет рассчитать прибыль с момента последнего торгового сигнала, давая представление об эффективности стратегии за конкретный период.

Линейная регрессия: linreg

_Linear Regression_ отображает конечные значения линий линейной регрессии за заданное число баров.

Свободный член линейной регрессии: linregintercept

_Linear Regression Intercept_ возвращает высоту линии линейной регрессии для первого бара скользящего периода.

Наклон линейной регрессии: linregslope

_Linear Regression Slope_ определяет направление силы тренда. Индикатор рассчитывает наклон для каждого бара по текущему бару и n-1 предыдущим, где n — период, заданный трейдером.

Векторный натуральный логарифм: ln

_Vector Natural Log_ вычисляет натуральный логарифм каждого элемента входного массива.

Векторный десятичный логарифм: log10

_Vector Base-10 Log_ вычисляет десятичный логарифм каждого элемента входного массива.

Схождение/расхождение скользящих средних: macd

_Moving Average Convergence Divergence_ определяет направление цены акции. Не стоит использовать этот индикатор для обнаружения разворотов тренда: он замечает их только постфактум. Для выявления перекупленности и перепроданности он обычно тоже не применяется.

Индекс облегчения рынка: marketfi

_Market Facilitation Index_ измеряет силу тренда и предсказывает его зарождение, когда он вот-вот начнётся. Он рассчитывает движение цены на единицу объёма.

Индекс массы: mass

_Mass Index_ помогает трейдерам выявлять потенциальные развороты тренда, измеряя расширение и сжатие торгового диапазона (разницы между максимальной и минимальной ценами) за заданный период с помощью экспоненциальных скользящих средних.

Максимум за период: max

_Maximum In Period_ возвращает максимальное значение за последние n баров.

Среднее отклонение за период: md

_Mean Deviation Over Period_ вычисляет абсолютное среднее отклонение за период.

Медианная цена: medprice

_Median Price_ вычисляет среднее максимальной и минимальной цен бара.

Индекс денежного потока: mfi

Money Flow Index измеряет торговое давление, отслеживая и цену, и объём, и возвращает значение от 0 до 100.

Минимум за период: min

Minimum In Period возвращает минимальное значение за последние n баров.

Импульс: mom

_Momentum_ вычисляет изменение между текущей ценой и ценой n-го бара с конца.

Синусоида Mesa: msw

_Mesa Sine Wave_ определяет, находится ли рынок в циклическом или трендовом режиме.

Векторное умножение: mul

Vector Multiplication принимает два входных массива и перемножает их.

Нормализованный средний истинный диапазон: natr

_Normalized Average True Range_ — нормализованная версия average true range, рассчитываемая по формуле: NATR = (ATR / Close) * 100.

Индекс отрицательного объёма: nvi

_Negative Volume Index_ — накопительный индикатор, чувствительный к объёму рынка. Считается, что высокий объём создают неинформированные трейдеры, поэтому дни с высоким объёмом индикатор игнорирует. В дни с низким объёмом активнее информированные трейдеры, и именно они влияют на индикатор nvi: значение nvi растёт при положительных изменениях цены и падает при отрицательных.

Балансовый объём: obv

_On Balance Volume_ — накопительный индикатор, рассчитывающий давление покупок и продаж. Он растёт в дни роста и снижается в дни падения.

Процентный ценовой осциллятор: ppo

_Percentage Price Oscillator_ вычисляет разность двух экспоненциальных скользящих средних с разными периодами, делённую на более длинную из них.

Прогноз: predict

_Predict_ — блок, использующий машинное обучение для прогнозирования следующего движения цены. Внимание: этот блок всё ещё обучается и пока не обучен полностью. До завершения обучения его прогнозы могут быть неточными.

Параболическая система SAR: psar

_Parabolic SAR_ помогает определять точки остановки и потенциальные развороты трендов. Собственно, SAR расшифровывается как stop and reverse («остановка и разворот»), что точно описывает его назначение.

Индекс положительного объёма: pvi

_Positive Volume Index_ — то же самое, что индекс отрицательного объёма nvi, и часто используется вместе с ним, но чувствителен к дням с высоким объёмом.

Qstick: qstick

_Qstick_ — индикатор импульса, применяющий простую скользящую среднюю к разнице между ценами закрытия и открытия акции.

Скорость изменения: roc

_Rate of Change_ вычисляет процентное изменение между текущей ценой и ценой n периодов назад.

Коэффициент скорости изменения: rocr

Rate of Change Ratio вычисляет изменение между текущей ценой и ценой n периодов назад.

Векторное округление: round

_Vector Round_ возвращает ближайшее целое для каждого элемента массива.

Индекс относительной силы: rsi

_Relative Strength Index_ измеряет скорость и величину изменения цены на рынке; колеблется между нулём и 100.

Векторный синус: sin

_Vector Sine_ вычисляет тригонометрический синус каждого элемента массива.

Векторный гиперболический синус: sinh

_Vector Hyperbolic Sine_ вычисляет тригонометрический гиперболический синус каждого элемента массива.

Простая скользящая средняя: sma

_Simple Moving Average_ показывает направление изменения цены за период, вычисляя среднее значение цены.

Векторный квадратный корень: sqrt

_Vector Square Root_ вычисляет квадратный корень каждого элемента массива.

Стандартное отклонение за период: stddev

_Standard Deviation Over Period_ измеряет разницу между текущей ценой и средней ценой за период.

Стандартная ошибка за период: stderr

_Standard Error Over Period_ показывает, насколько среднее генеральной совокупности отличается от выборочного среднего.

Стохастический осциллятор: stoch

_Stochastic Oscillator_ сравнивает последнюю цену закрытия с максимальной и минимальной ценами за период и принимает значения от нуля до 100.

Стохастический RSI: stochrsi

_Stochastic RSI_ — комбинация двух индикаторов: stoch и rsi. Фактически это применение индикатора stoch к индикатору rsi, то есть мера rsi относительно его диапазона максимумов и минимумов за период.

Отношение запасов к приросту: stocktoflow

_Stock to flow_ оценивает дефицитность актива и часто применяется к криптовалютам, таким как биткоин. Он сравнивает существующий запас (текущее предложение) с приростом (новым производством), давая представление о потенциальной стоимости актива и динамике рынка.

Векторное вычитание: sub

Vector Subtraction возвращает разность двух входов (a - b).

Super Trend: SuperTrend

_Super Trend_ рассчитывает значение Super Trend на основе цены и волатильности рынка, помогая определить направление текущего тренда.

Super Trend KO: SuperTrendKO

_Super Trend KO_ Аналогичен Super Trend: Super Trend KO — модифицированная версия, учитывающая рыночный шум и стремящаяся давать более точные сигналы тренда за счёт минимизации ложных срабатываний.

Сумма за период: sum

_Sum Over Period_ возвращает сумму за последние n баров.

Векторный тангенс: tan

_Vector Tangent_ вычисляет тригонометрический тангенс каждого элемента массива.

Векторный гиперболический тангенс: tanh

_Vector Hyperbolic Tangent_ вычисляет тригонометрический гиперболический тангенс каждого элемента массива.

Тройная экспоненциальная скользящая средняя: tema

_Triple Exponential Moving Average_ — быстрая скользящая средняя с более сглаженными данными. Она уменьшает запаздывание, придавая больший вес недавним данным, и потому лучше подходит для краткосрочной торговли.

Векторное преобразование в градусы: todeg

_Vector Degree Conversion_ преобразует массив радиан в массив градусов.

Векторное преобразование в радианы: torad

_Vector Radian Conversion_ преобразует массив градусов в массив радиан.

Истинный диапазон: tr

_True Range_ возвращает наибольшее из значений:

Максимум дня минус минимум дня
Абсолютное значение разности максимума дня и закрытия предыдущего дня
Абсолютное значение разности минимума дня и закрытия предыдущего дня

Треугольная скользящая средняя: trima

_Triangular Moving Average_ — то же самое, что простая скользящая средняя sma, но усреднённая дважды; иными словами, trima — это sma, применённая к другой sma. Такой подход даёт более гладкую линию с большим весом средних баров.

Тройная экспоненциальная средняя (TRIX): trix

Triple Exponential Moving Average показывает процентное изменение трижды сглаженной ema (ema, применённой три раза).

Векторное усечение: trunc

_Vector Truncate_ возвращает только целую часть числа для каждого элемента массива.

Прогноз временного ряда: tsf

_Time Series Forecast_, как понятно из названия, прогнозирует будущие тренды на основе прошлых данных. Он чувствительнее к резким изменениям цены, чем индикаторы скользящих средних.

Типичная цена: typprice

_Typical Price_ вычисляет среднее арифметическое максимальной, минимальной цен и цены закрытия.

Окончательный осциллятор: ultosc

_Ultimate Oscillator_ измеряет давление покупателей, учитывая три разных временных горизонта. Эти периоды (7, 14, 28) описывают краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный рыночные тренды.

Дисперсия за период: var

_Variance Over Period_ измеряет разброс, вычисляя среднее квадратов отклонений от среднего.

Вертикально-горизонтальный фильтр: vhf

_Vertical Horizontal Filter_ отслеживает движение цены и показывает её фазу — трендовую или фазу консолидации.

Динамическая средняя с переменным индексом: vidya

_Variable Index Dynamic Average_ рассчитывает ema с динамическим периодом, зависящим от волатильности рынка.

Годовая историческая волатильность: volatility

_Annualized Historical Volatility_ измеряет отклонение среднегодовой цены акции за период.

Осциллятор объёма: vosc

Volume Oscillator вычисляет разность между быстрой и медленной скользящими средними объёма. Отслеживание изменений объёма таким способом имеет большее техническое значение, чем наблюдение за самим объёмом.

Взвешенная по объёму скользящая средняя: vwma

_Volume Weighted Moving Average_ похожа на большинство скользящих средних, но учитывает в расчётах объём рынка. Фактически она придаёт ценам с высоким объёмом больший вес, чем ценам с низким объёмом.

Накопление/распределение Уильямса: wad

_Williams Accumulation/Distribution_ — накопленная сумма изменений цен накопления и распределения. Накопление и распределение описывают рынок под контролем покупателей и продавцов соответственно. По сути, индикатор wad измеряет положительное и отрицательное рыночное давление.

Взвешенная цена закрытия: wcprice

_Weighted Close Price_ — это просто среднее максимальной, минимальной и удвоенной цены закрытия.

Сглаживание Уайлдера: wilders

_Wilder's Smoothing_ — то же самое, что ema, но сглаживание Уайлдера использует другой коэффициент сглаживания, что даёт более медленную реакцию на изменения цены.

Williams %R: willr

_Williams %R_ выявляет перекупленный и перепроданный рынок, сравнивая положение последней цены закрытия с максимальной и минимальной ценами за период.

Взвешенная скользящая средняя: wma

_Weighted Moving Average_ — то же самое, что sma, но с большим весом недавних данных. Благодаря этому она быстрее реагирует на изменения цены и держится ближе к рыночной цене.

Экспоненциальная скользящая средняя с нулевым запаздыванием: zlema

_Zero-Lag Exponential Moving Average_ преследует ту же цель, что dema и tema. Она устраняет запаздывание, чтобы повысить скорость и точнее следовать за ценой.