Линейная Корреляция
Случайные величины Х и Y находятся в корреляционной
зависимости, если:
- каждому значению переменной Х соответствует определенное
математическое ожидание переменной Y,
- каждому значению переменной Y соответствует определенное
математическое ожидание переменной Х.

Покажу на примере зависимости индикатора(Y) и цены(X), Цель найти уравнение корреляционной зависимости между этими величинами и привезти его к зависимости от периода индикатора. За основу возьмем индикатор TRIX(просто так, можно любой другой).
Итак, напишем уравнение линейной регрессии.(смотрим 1.xml)
Здесь X - индикатор, на данном этапе важно понять существует ли зависимость. Вместо коэфициента регрессии поставим -1(научным тыком), смотрим на график: Явная зависимость, меняем период индикатора, настолько мал, что ничего не меняется ... Для нас эта не проблема! Теперь задача состоит привезти уравнение к зависимости от периода индикатора.(здесь X-цена) Продолжаем работать(смотрим 2.xml):
Находим Коэфициент регресси(К) через коэфициент корреляции. Теперь можно играться периодом индикатора ...
Вывод: Период индикатора может зависеть от цены и самооптимизирующийся индикатор - это реальность, если в C# это реализуемо..
Продолжение следует. Пишите мысли!