Statistische Trendanalyse (Streudiagramm) [BigBeluga] bietet eine einzigartige Perspektive auf die Marktdynamik, indem es das statistische Konzept von Z-Scores mit der Streudiagrammvisualisierung kombiniert, um die Preisdynamik und mögliche Trendverschiebungen zu bewerten.
Was ist Z-Score?
Definition: Ein Z-Score ist ein statistisches Maß, das quantifiziert, wie weit ein Datenpunkt vom Mittelwert entfernt ist, ausgedrückt in Standardabweichungen.
In diesem Indikator:
Ein hoher positiver Z-Score zeigt an, dass der Preis deutlich über dem Durchschnitt liegt.
Ein niedriger negativer Z-Score weist darauf hin, dass der Preis deutlich unter dem Durchschnitt liegt.
Der Indikator berechnet auch die Änderungsrate des Z-Scores und hilft so, Dynamikverschiebungen im Markt zu erkennen.
Hauptmerkmale:
Visualisierung des Streudiagramms:
Zeigt Datenpunkte des Z-Scores und seiner Änderung über vier Quadranten an.
Quadranten helfen bei der Interpretation der Marktbedingungen:
Oben rechts (starkes bullisches Momentum): Die meisten Datenpunkte hier signalisieren einen anhaltenden Aufwärtstrend.
Oben links (abschwächende Dynamik): Die Datenpunkte hier können auf eine mögliche Marktverschiebung oder einen schwankenden Markt hinweisen.
Unten links (starkes rückläufiges Momentum): Zeigt einen vorherrschenden Abwärtstrend an.
Unten rechts (Trendverschiebung zu Bullish/Ranging): deutet auf eine Abschwächung des rückläufigen Momentums oder einen sich abzeichnenden Aufwärtstrend hin.
Farbcodierte Kerzen:
Kerzen werden basierend auf dem Z-Score dynamisch gefärbt und geben so einen visuellen Hinweis auf die Abweichung des Preises vom Mittelwert.
Z-Score-Zeitreihe:
Ein Liniendiagramm der Z-Scores im Zeitverlauf zeigt Preisabweichungstrends.
Ein graues Histogramm zeigt die Änderungsrate des Z-Scores an und hebt Impulsverschiebungen hervor.
Verwendung:
Nutzen Sie das Streudiagramm und die Quadrantenanzeigen, um die aktuelle Marktdynamik und mögliche Veränderungen zu verstehen.
Überwachen Sie das Z-Score-Liniendiagramm, um überkaufte/überverkaufte Bedingungen zu erkennen. Verwenden Sie das graue Histogramm, um Momentumumkehrungen und Trendstärken zu erkennen.
Dieses Tool ist ideal für Händler, die auf statistische Erkenntnisse angewiesen sind, um Trends zu bestätigen, potenzielle Umkehrungen zu erkennen und die Marktdynamik visuell und quantitativ zu bewerten.
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// https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © BigBeluga
//@version=6
indicator('Statistical Trend Analysis (Scatterplot) [BigBeluga]', 'Statistical TA [BigBeluga]', max_labels_count = 500)
// ＩＮＰＵＴＳ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――{
int length = input.int(40, 'Z Score Length')
string src_input = input.string('close', 'Source', ['Returns', 'close', 'hl2', 'open', 'high', 'low'])
int data_points = input.int(100, 'Data Points', minval = 20, maxval = 500, step = 10, group = 'Scatterplot')
color col_up = input.color(color.lime, '+', group = 'Scatterplot', inline = 'col')
color col_dn = input.color(color.blue, '-', group = 'Scatterplot', inline = 'col')
// }
// ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮＳ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――{
float src = switch src_input
'Returns' => (close - open) / close * 100
'close' => close
'open' => open
'high' => high
'low' => low
'hl2' => hl2
=> close
var z_vals = array.new<float>(1)
var z_ch = array.new<float>(1)
draw_lbl(x, y, txt, txt1, style, max) =>
color color = max == txt ? col_up : chart.fg_color
label.delete(label.new(x, y, str.tostring(txt) + txt1, color = color(na), textcolor = color, style = style, size = size.large)[1])
z_score(src, length) =>
float z = (src - ta.sma(src, length)) / ta.stdev(src, length)
z := math.max(-4, math.min(4, z))
float z_change = ta.change(z, length / 3)
z_change := math.max(-4, math.min(4, z_change))
[z, z_change]
scales() =>
chart.point cp1 = chart.point.from_index(bar_index + 100, -4.1)
chart.point cp2 = chart.point.from_index(bar_index + 100, 4.1)
chart.point cp_1 = chart.point.from_index(bar_index + 49, 0)
chart.point cp_2 = chart.point.from_index(bar_index + 151, 0)
for i = 0 to 4 by 1
chart.point cp_bt = chart.point.from_index(bar_index + 50 + 12 * i, 4 - i)
chart.point cp_bb = chart.point.from_index(bar_index + 150 - 12 * i, -4 + i)
box.new(cp_bt, cp_bb, bgcolor = color.new(chart.fg_color, chart.bg_color == color.white ? 90 : 95), border_color = na, text = str.tostring(4 - i), text_valign = text.align_top, text_halign = text.align_right, text_size = size.small, text_color = color.new(chart.fg_color, 60))
if box.all.size() > 5
box.delete(box.all.shift())
line.delete(line.new(cp1, cp2, color = color.gray)[1])
line.delete(line.new(cp_1, cp_2, color = color.gray)[1])
label.delete(label.new(cp1, '-4\nZ Score', style = label.style_label_up, color = color(na), textcolor = chart.fg_color)[1])
label.delete(label.new(cp2, 'Z Score\n4', style = label.style_label_down, color = color(na), textcolor = chart.fg_color)[1])
label.delete(label.new(cp_1, 'Z Change\n-4', style = label.style_label_right, color = color(na), textcolor = chart.fg_color)[1])
label.delete(label.new(cp_2, 'Z change\n4', style = label.style_label_left, color = color(na), textcolor = chart.fg_color)[1])
Scatterplot(x, y, scale) =>
var labels = array.new<label>()
int X = math.round((x + 4) / 8 * 100)
float Y = y
chart.point cp = chart.point.from_index(bar_index + scale + X, Y)
color color = color.from_gradient(y + x, -2, 2, col_dn, col_up)
labels.push(label.new(cp, '●', color = color(na), textcolor = color, style = label.style_label_center, size = size.large))
if labels.size() > data_points
label.delete(labels.shift())
[z, z_change] = z_score(src, src_input == 'Returns' ? 500 : length)
z_vals.push(z)
z_ch.push(z_change)
if z_vals.size() > data_points
z_vals.shift()
z_ch.shift()
if barstate.islast
max_val = array.new<int>(4)
int quad1 = 0
int quad2 = 0
int quad3 = 0
int quad4 = 0
for i = 0 to data_points - 1 by 1
X = z_ch.get(i)
Y = z_vals.get(i)
Scatterplot(X, Y, 50)
switch
X > 0 and Y > 0 =>
quad1 := quad1 + 1
quad1
X < 0 and Y > 0 =>
quad2 := quad2 + 1
quad2
X < 0 and Y < 0 =>
quad3 := quad3 + 1
quad3
X > 0 and Y < 0 =>
quad4 := quad4 + 1
quad4
max_val.push(quad1)
max_val.push(quad2)
max_val.push(quad3)
max_val.push(quad4)
int max = max_val.max()
draw_lbl(bar_index + 150, 4, quad1, ' ⬆⬆', label.style_label_lower_left, max)
draw_lbl(bar_index + 50, 4, quad2, ' 〜⬇', label.style_label_lower_right, max)
draw_lbl(bar_index + 50, -4, quad3, ' ⬇⬇', label.style_label_upper_right, max)
draw_lbl(bar_index + 150, -4, quad4, ' 〜⬆', label.style_label_upper_left, max)
scales()
// }
// ＰＬＯＴ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――{
color z_color = color.from_gradient(z, -3.5, 3.5, col_dn, col_up)
color z_ch_col = color.new(chart.fg_color, chart.bg_color == color.white ? 60 : 80)
plot(z_change, 'Z Change', color = z_ch_col, style = plot.style_histogram)
plot(0, '0', color = chart.fg_color)
plot(z, 'Z Score', color = z_color, linewidth = 2)
plotcandle(open, high, low, close, title = 'Color Candles', color = z_color, wickcolor = z_color, bordercolor = z_color, force_overlay = true)
// }
