지표를 사용하여 거래 시스템을 만드는 예로서 "거래 시스템 구축 예" 섹션에서 설명한 신경망 기반 거래 시스템에서 구현한 전략을 단순화된 버전으로 제공합니다 . 주말이 지나면 이 거래 시스템 디버깅을 시작하고 완료되면 이 스레드에 지표를 사용하는 예시로 게시할 것입니다. 서면으로거래 시스템에서 여러 지표를 사용했습니다. 예를 들어 "Kristi_GrafModelWav", "Indicator Trend" 중 두 가지 지표에 대해서만 전략을 제시 하겠습니다 . 그러나 처음에는 이러한 지표를 구성하는 원칙에 대해 몇 마디 말할 것입니다.
SD신호는 인용 내역을 주어진 깊이로 스캔하고 너비를 변경하는 "슬라이딩 창"의 원리로 수신됩니다. 다항식 훈련은EURUSD 시세의 이력을 기반으로 수신된 신호에 대해 수행되었습니다.M1.SD 신호 는 다른 매개변수에 따라 조정된 웨이블릿 변환 그룹을 통과했습니다. 훈련은 선형 회귀 알고리즘과 다항식으로 축소된 정형화된 신경망 알고리즘에 따라 수행되었습니다.다항식 훈련의 목표는 과거 역사에서 지연된 인수를 포함하고 사소한 방해 요인을 필터링하여 입력 신호의 정보성을 향상시키는 것입니다. 다항식 훈련의 또 다른 목표는 인용문을 기반으로 합성된 신호 그룹을 만드는 것입니다. 이 신호 그룹은 주 신호의 하위 기능을 전달하고 가능한 변화의 스펙트럼을 다룹니다. 이것은 이 신호 그룹이 입력되는 입력에 대한 신경망이 입력 신호에 포함된 다양한 고조파에 "연결"하고 고품질 교육을 받을 기회를 갖도록 하기 위해 수행됩니다. 교육은 EURUSD로 진행되었지만M1, 지표는 모든 상품, 모든 기간, 모든 시장에서 작동합니다. 표시기는 40개의 합성 신호 그룹을 형성합니다.
"지표 추세" - 시세 변화의 역학에 비례하여 조정 가능한 단계로 내가 개발한 임계값 이산화 알고리즘을 사용합니다. 결과적으로 이와 같은 샘플링, 신호의 극단 지점에만 해당하는 샘플을 얻고 신호를 압축하고 간섭, 작은 변동을 제거하여 심층 필터링을 수행합니다. 각 막대에서 신호 복구가 수행됩니다.인접한 두 샘플링 지점 사이의 보간법. 위의 그림에서 빨간색 선을 보면 각 막대에서 재구성된 신호를 볼 수 있으며 중단점은 샘플링 지점에 해당합니다. 표시기 "표시기 전원" 및 " 표시기채널 " . 이러한 신호 압축을 사용하면 상대적으로 적은 수의 샘플링 포인트로 따옴표의 기록에 대한 심층 연구를 얻을 수 있으므로 개별 샘플의 샘플이 입력될 때 시간을 크게 줄이고 훈련 신경망의 정확도를 높일 수 있습니다.
두 가지 지표를 기반으로 한 거래 시스템 구축 전략의 본질은 다음과 같습니다. "Kristi_GrafModelWav" 표시기를 입력 신호 소스로 사용하고 "Indicator Trend" 표시기 를 신경망이 훈련될 신호 소스로 사용합니다. 교육의 목적은 가격 움직임의 방향과 대략적인 수준을 결정할 미래 이산화 지점을 예측하는 것입니다. 이 표시기의 작동을 동기화하려면 동일한 길이를 설정하십시오.입력 샘플 LengthSample . 표시기 설정에서 어레이의 시작 부분부터 인덱싱 방향으로 디스크에 데이터를 저장할 수 있는 권한을 설정합니다. "Indicator Trend" 표시기 설정에서 개별 샘플 저장 모드를 설정하면 샘플링 지점의 가격 수준(그림의 중단 지점)과 샘플 LengthSample 시작 부분의 샘플 일련 번호가 파일에 기록됩니다. 디스크에 표시하고 표시기의 정적 모드를 설정합니다. 동시에 각각의 새 막대가 도착하면 전체 기록이 다시 계산되고 샘플 LengthSample 의 전체 길이를 포함하는 배열이 형성됩니다. "Indicator Trend" 인디케이터 에 의해 생성된 어레이에서 ,신경망이 훈련될 데이터로 사용할 샘플을 받았습니다. 이제 우리는 신경망의 입력에 공급될 배열을 형성해야 합니다. " Kristi_GrafModelWav" 표시기 는 출력 신호에 해당하고 길이가 LengthSample 인 40개 열로 구성된 어레이를 디스크에 씁니다. 이 배열에서 "지표 추세" 표시기의 샘플링 지점에 해당하는 행을 선택해야 합니다 . "Indicator Trend" 표시기 를 사용하여 얻은 배열을 사용하면 이 작업을 쉽게 수행할 수있으며 두 번째 열에는 샘플링 지점 샘플의 일련 번호가 포함됩니다. 이 두 표시기에 대한 입력 샘플의 길이가 같기 때문에 이 숫자는 배열에도 해당합니다."Kristi_GrafModelWav" 표시기의 이 숫자에 해당하는 "Kristi_GrafModelWav" 표시기 배열의 행을 선택하여 "Kristi_GrafModelWav" 표시기의 데이터를 이산화합니다. "지표 추세" 표시기 의 데이터와 동기화됩니다 . 따라서 우리는 신경망 훈련을 위한 입력 배열을 얻었습니다. 우리는 신경망을 훈련합니다. 이제 훈련된 신경망을 기반으로 실시간으로 계산하고 예측해야 합니다. 이렇게 하려면 "Kristi_GrafModelWav" 표시기 설정 에서 LengthSample = 1로 설정 하십시오. 이 경우 각각의 새로운 막대가 도착하면 40개의 신호 값을 모두 포함하는 한 줄로 구성된 어레이가 디스크에 기록됩니다.학습 알고리즘에 따라 "Indicator Trend" 표시기 의 새로운 샘플링 지점이 형성되는 순간 신경망에 의한 계산을 수행해야 합니다 . 이러한 순간을 결정하기 위해 "지표 추세"지표로 구성된 두 개의 전역 변수를 사용하는 것으로 충분합니다 . 이 두 전역 변수의 값이 서로 상대적으로 변경되자마자 새로운 샘플링 지점이 형성되었음을 의미합니다. 이 순간에 디스크에서 "Kristi_GrafModelWav" 표시기 데이터 배열을 읽어야 합니다 . 훈련된 신경망의 입력에 적용하고 계산합니다. 마지막 이산화 지점이 형성된 순간에 다음 이산화 지점에 대한 예측을 얻을 수 있습니다. 이것은 가장 간단한 버전에서 제공하는 지표를 기반으로 하는 거래 시스템의 전략입니다. 모든 지표를 사용하여 더 복잡한 전략을 구축할 수 있습니다. 이렇게 하면 예측의 정확성과 신뢰성이 높아집니다.
이 표시기 "지표 추세" 는 표시기가 연결된 기기의 추세 모델을 생성하도록 설계되었습니다. "지표 추세" - 시세 변화의 역학에 비례하여 조정 가능한 단계로 내가 개발한 임계값 이산화 알고리즘을 사용합니다. 결과적으로 이와 같은샘플링, 신호의 극단 지점에만 해당하는 샘플을 얻고 신호를 압축하고 간섭, 작은 변동을 제거하여 심층 필터링을 수행합니다. 각 막대에서 신호 복구가 수행됩니다.인접한 두 샘플링 지점 사이의 보간법.
지표는 모든 상품, 모든 기간, 모든 시장에서 작동합니다. 지표는 기계 거래 시스템 설계와 수동 거래 모두에 사용할 수 있습니다.
표시기는 새 막대가 도착하면 데이터를 처리합니다. 표시기는 정적 및 동적의 두 가지 모드에서 작동합니다. 정적 모드에서 지표는 주어진 이력 샘플의 전체 길이에 대한 추세 모델을 구축하고 새 막대가 도착하면 전체 길이에 대해 이를 다시 계산하여 차트에 표시하고 저장할 수 있는 주어진 길이의 템플릿을 생성합니다. 디스크. 동적 모드에서 표시기는 새로 도착한 막대의 값만 계산하고 새 데이터가 도착하면 계산된 값을 점진적으로 누적합니다. 처리된 히스토리의 길이는 "속성 – 입력 매개변수" 탭의 " LengthSample " 변수에 의해 결정되며, 히스토리의 길이는 임의입니다.
표시기에 의해 계산된 신호 값을 설정에서 적절한 권한으로 디스크에 저장하는 것은 두 가지 방법으로 가능합니다.
하나). 각 막대에 신호 값 저장;
2). 값만 저장샘플링 포인트(트렌드 브레이크).
마지막 두 샘플링 지점의 신호 값또한 글로벌 변수에 저장되며 글로벌 변수의 이름을 변경할 수 있습니다. 이를 통해 하나의 기기에서 임계값 수준이 다른 여러 지표를 설정할 수 있고 글로벌 변수 를 통해 Expert Advisor 또는 다른 지표와의 통신을 구성할 수 있습니다. 표시기가 작동 중일 때 임계값 계수를 다시 작성하여 매개변수를 최적화할 수 있습니다. 특정 임계값의 선택은 다음에 의해 결정됩니다.표시기가 설치된 도구 및 기간 및이 지표를 기반으로 구현하려는 거래 전략.
계산은 지표가 설치된 창의 기기 차트에 시각화됩니다.
작업 매개변수는 지표가 MetaTrader 4 창의 차트에 배치될 때 "속성 - 입력 매개변수" 탭에서 설정됩니다.
"지표 추세" 표시에는 다음과 같은 입력 매개변수가 있습니다.
하나).LengthSample - 처리된 히스토리의 길이.
2). 한계점- 문턱 계수;
삼). DynamicMode – 표시기 작동 모드 동적/정적.
4). 파일 데이터 저장– 표시기에 의해 계산된 데이터를 디스크에 쓰기 위한 권한 플래그
5). 파일 이름 데이터– 데이터가 저장될 파일의 이름;
6). SaveFilePoints 골절- 인디케이터에 의해 계산된 샘플링 포인트를 디스크에 쓰기 위한 허가 플래그;
7). FileNamePointsFracture 는 샘플링 포인트가 저장될 파일의 이름입니다.
여덟). Subscripting_MT4 – 디스크에 기록된 어레이의 인덱싱 방향.
아홉). NameGlobalVariable0 - 마지막 샘플링 지점의 값을 저장하는 전역 변수의 이름.
십). NameGlobalVariable1은 끝에서 두 번째 샘플링 지점의 값을 저장하는 전역 변수의 이름입니다.
하나). 처리된 히스토리의 길이는 " LengthSample " 변수에 의해 결정됩니다. 최대 크기는 제한되지 않습니다. 동시에 표시기가 작동하는 도구의 창과 기록에 " LengthSample + 1"보다 적은 수의 막대가 있어야합니다.
2). 임계값 계수, 샘플링 임계값을 "포인트"로 설정합니다.
삼). DynamicMode - 표시기의 동적 또는 정적 모드 선택을 결정하는 플래그, DynamicMode = 1 - 동적 모드, DynamicMode = 0– 정적 모드. 동적 모드를 사용하면 전체 기록이 다시 계산되지 않고 새로 도착한 막대만 처리되기 때문에 표시기 작업 속도를 높일 수 있습니다. 이 경우 계산된 값이 누적됩니다.계산 결과 누적된 데이터만 차트에 표시되며, 디스크 쓰기가 활성화되어 파일에 저장됩니다. 정적 작동 모드에서 새 막대가 도착하면 전체 기록이 " LengthSample "의 깊이로 다시 계산됩니다. 차트에 표시되고 디스크에 쓰기가 활성화된 경우 데이터는 처리된 이력의 전체 길이에 따라 파일에 저장됩니다.
4). SaveFileData 플래그금지후속 데이터 처리가 필요하지 않은 경우 표시기에 의해 계산된 데이터를 디스크에 0 값으로 기록합니다. 데이터를 추가로 처리하고 디스크에 저장해야 하는 경우 SaveFileData 값1로 설정해야 합니다.
5).파일 이름 데이터– 데이터가 디스크에 저장될 파일의 이름. 모든 이름을 설정할 수 있지만 파일 확장자는 변경되지 않은 상태로 유지해야 합니다. csv , 그렇지 않으면 파일을 쓸 때 오류가 발생합니다. 저장된 배열의 최대 크기는 다음과 같이 결정됩니다." LengthSample ", 그러나 그 안의 줄 수는 " LengthSample "보다 작을 수 있습니다. 이는 마지막 샘플링 지점을 0 막대에서 분리하는 막대의 수만큼입니다.
6). SaveFilePointsFracture 플래그는이산화 지점에서 가격 기록추가 데이터 처리가 필요하지 않은 경우 값이 0인 디스크당 표시기로 계산됩니다. 추가 처리가 필요하고 데이터가 디스크에 저장되는 경우 SaveFilePointsFracture 값을 1로 설정해야 합니다.
7). FileNamePointsFracture – 샘플링 포인트의 가격 값이 저장될 파일의 이름과 처리된 히스토리의 시작 부분부터 막대의 서수 " LengthSample ",각 샘플링 포인트에 해당합니다.표시기의 정적 모드에서 이 파일의 항목 수는 샘플링 포인트 수에 의해 결정됩니다.임계값 계수가 설정된 " LengthSample "과 동일한 히스토리 길이에서 획득됩니다. 동적 작동 모드에서 - 표시기 시작 이후 생성된 샘플링 포인트의 수. 이 경우 각 이산화 지점에 해당하는 막대의 일련 번호도 표시기가 작동하기 시작하는 순간부터 계산됩니다.
여덟). 변하기 쉬운Subscripting_MT4 – 디스크에 기록되는 어레이의 인덱싱 방향을 결정합니다. 1로 설정하면 인덱싱은 MetaTrader 4에 채택된 방향에 해당합니다. 값이 0으로 설정되면 최상위 숫자에서 0까지 0에서 최상위 숫자까지의 표준 인덱싱입니다. 이는 FileNameData 및 FileNamePointsFracture 모두에 적용됩니다.
아홉). NameGlobalVariable0은 마지막 샘플링 지점의 가격 값을 저장하는 전역 변수의 이름입니다.
십). NameGlobalVariable1 – 끝에서 두 번째 샘플링 지점에서 가격 값을 저장하는 전역 변수의 이름입니다.
왼쪽 상단의 차트에서 인디케이터가 작동 중일 때 처리된 이력의 길이에 대한 정보가 표시됩니다." LengthSample ", 임계값 인수 Threshold 및 "AmountRunning" 표시기에 의해 계산된 주기 수입니다.
지표 추세 아카이브의 전체 내용을 풉니다. 라르\experts\indicators 폴더에 Indicator Trend.ex4 표시기를 설치하고 MetaTrader 4 터미널을 다시 시작한 후 "지표 추세" 표시기는 사용자 지정 지표 창 \Navigator\Indicators\Custom Indicators\에 표시되며 MetaTrader 4 창의 차트에서 설정할 수 있습니다.
"지표 추세" 지표의 작동에 대한 위 지침에 대해 질문이 없는 경우 다른 지표에 대한 지침은 제공하지 않고 작동 원리에 관한 발췌만 제공합니다. 지표 Kristi_GrafModelWav,"Indicator Trend", 나는 거래 전략의 예에서 그것을 했고, 나는 "Indicator힘"및 "표시기채널" .
지표 " 지표 " 가 개발된 기반에 대한 아이디어힘 "현재 시장에서 일어나고 있는 강세 추세와 약세 추세 사이의 투쟁을 동적으로 모니터링하는 것입니다. 강세 추세가 지배적일 때 새로운 막대가 도착함에 따라 0 막대의 지표 값은 추세의 강도에 비례하여 상승하고, 약세 추세가 우세하면 그에 따라 하락합니다. 추세의 약간의 변동으로 한 방향으로, 다른 방향으로 표시기 값은 마지막 전환점에서 전체 길이를 따라 강도에 비례하여 천천히 이동하는 직선 형태로 반영됩니다. 지배적 인 추세의 그리고 추세가 크게 증가하면 해당 방향으로 갑자기 이동하여 새로운 분기점을 형성합니다. " 표시기Power " - 작업의 핵심에 인용문 변화의 역학에 비례하여 조정 가능한 단계로 내가 개발한 임계값 샘플링 알고리즘을 사용합니다. 결과적으로 그러한샘플링에서는 신호의 극단점에만 해당하는 샘플을 얻습니다. 동시에 인디케이터가 보여주는 신호의 레벨은 현재 지배적인 트렌드의 강도에 따라 결정되며 트렌드의 강도에 비례하여 천천히 변화하여 다음 샘플링 포인트가 형성되어 이 레벨을 고정합니다.
" 표시기채널 ".
시장에는 오름차순 - 강세 및 내림차순 - 약세의 두 가지 추세가 있습니다. 이러한 경향의 성격은 서로 다소 다르지만 그럼에도 불구하고 서로 의존하고 영향을 미칩니다. 이 지표는 이 두 경향을 인용의 일반적인 흐름에서 분리하고, 이를 반영하는 시계열의 형태로 특성을 공식화한다는 아이디어를 기반으로 합니다.발전과 상호 영향, 그리고 그들 사이의 투쟁의 결과. " 표시기채널 "추세 채널을 만들고 시장 추세 발전의 방향을 외삽하여 행동의 역학을 반영합니다.상단 라인 은 약세 추세의 영향을 받는 강세 추세의 성격을 반영하고, 하단 라인은 강세 추세의 영향을 받는 약세 추세의 성격을 반영하고, 중간 라인은 그들의 투쟁의 결과이며, 실제로시세 흐름 이산화의 지정된 수준에 해당하는 추세 조화 중 하나입니다. 샘플링 임계값의 다른 레벨을 사용하면 진폭 - 주파수 특성이 다른 고조파를 선택할 수 있습니다." 표시기채널 " - 작업의 핵심에서 따옴표 변경의 역학에 비례하여 조정 가능한 단계로 내가 개발한 임계값 샘플링 알고리즘을 사용합니다. 결과적으로 그러한샘플링의 경우 각 경향에 대한 신호의 극단점에만 해당하는 샘플을 별도로 얻습니다. 동시에 3개의 라인 각각의 신호 레벨은 지표는 해당 추세의 역학에 의해 결정되고 다음 이산화 지점이 형성되고 이 수준을 고정할 때까지 추세의 강도와 다른 것보다 우세한 특성에 비례하여 천천히 변합니다.
표시기의 정보 구성 요소는 다음과 같습니다.채널의 축소 및 확장, 상부 및 하부 빔의 발산 각도, 채널 중심선의 변곡점 및 반전 모멘트. 새로운 막대가 도착하면 표시기는 변화하는 시장 추세를 동적으로 반영하여 마지막 중단점에서 첫 번째 막대까지 광선을 재구축합니다.
Piligrimm 도 작은 돌을 던지기로 결정했습니다. 제 생각에 당신이 제공하는 가격은 그 이름, 아마도 당신의 이름, 아마도 당신의 이름을 딴 잘 알려진 소프트웨어 제품의 가격과 거의 비슷하다는 사실 때문에 온화하게 말해서 너무 비싸다는 것입니다. 개발은 훌륭하지만 우리는 당신의 말에서 이것에 대해 알고 그 종류의 돈을 위해 닫힌 코드를 구입합니다. 예, 모든 지표를 구입하는 것이 좋습니다. 가격이 나오므로 의심과 보증에 대한 갈증이 생깁니다. 효율성의 이것은 하나이지만 둘입니다. 지표를 구입하려면 동일한 정신으로 작성된 다음 이를 기반으로 전문가를 구축해야 합니다. 제 생각에는 많은 실험이 필요하며 적어도 Elbrus 컴퓨터가 필요할 것입니다 :)). . 그다지 약하지 않은 내 컴퓨터는 간신히 부풀어 오르고 테스트의 전체 역사를 이해하지만 최적화는 이해합니다.
Piligrimm 도 작은 돌을 던지기로 결정했습니다. 제 생각에 당신이 제공하는 가격은 그 이름, 아마도 당신의 이름, 아마도 당신의 이름을 딴 잘 알려진 소프트웨어 제품의 가격과 거의 비슷하다는 사실 때문에 온화하게 말해서 너무 비싸다는 것입니다. 개발은 훌륭하지만 우리는 당신의 말에서 이것에 대해 알고 그 종류의 돈을 위해 닫힌 코드를 구입합니다. 예, 모든 지표를 구입하는 것이 좋습니다. 가격이 나오므로 의심과 보증에 대한 갈증이 생깁니다. 효율성의 이것은 하나이지만 둘입니다. 지표를 구입하려면 동일한 정신으로 작성된 다음 이를 기반으로 전문가를 구축해야 합니다. 제 생각에는 많은 실험이 필요하며 적어도 Elbrus 컴퓨터가 필요할 것입니다 :)). . 그다지 약하지 않은 내 컴퓨터는 간신히 부풀어 오르고 테스트의 전체 역사를 이해하지만 최적화는 이해합니다.
돌 주셔서 감사합니다. 소프트웨어 제품 거래에 대한 가격 표준은 없습니다. 나는 내가 투자한 작업에 감사하며 내가 설정한 가격이 내용과 상당히 일치한다고 믿습니다. 내가 지표에 대해 쓴 것에서 분명히 알 수 있듯이 그들은 원시적이지 않고 코드가 최적화되어 매우 크지는 않지만 작업 알고리즘이 상당히 복잡합니다. 나는 1 년 이상 그것들을 완성했습니다. 예를 들어 좋은 수준의 Expert Advisors와 비교하면 가격이 그에 상응하며 대부분의 표준 블록이 채워진 Expert Advisor를 작성하는 것이 효과적인 시장 분석 알고리즘을 만드는 것보다 훨씬 쉽습니다. 아직 "이름"은 없지만 내가 참여한 기사와 여러 주제에 따르면 이 활동 분야에서 내가 임의의 사람이 아니며 약간의 경험이 있다고 판단할 수 있습니다. 이 지표들을 모두 함께 사야 한다는 말은 아니고, 다양한 시장 알고리즘을 종합적으로 분석하기 위한 보완 도구로 개발되었으며 함께 사용할 때 가장 효과적이라는 뜻입니다. 그러나 예제와 같이 개별적으로 또는 쌍으로 작동할 수 있습니다. 보장에 관해서는 이것은 호텔 질문입니다. 나는 그들의 작업이 내가 쓴 것과 일치할 것이라고 보장할 수 있지만, 당신이 그들을 사용하여 이익을 낼 것인지 여부는 당신이 그것들을 기반으로 할 전략에 달려 있습니다. 그리고 당신이 적합하다고 생각한다면, 지표의 가능성을 더 잘 이해하고 무언가를 추천할 수 있도록 저와 전략에 대해 논의할 수 있습니다. 업무 진행에 문제나 애로사항이 있다면 자연스럽게 지원해 드리겠습니다.
내가 지금 제안하는 것은 Christi 지표와 비교할 수 없으며 MQL을 마스터하기 위해 작성하기 시작했습니다. 이것은 나를 위해 새로운 언어로 작성한 첫 번째 코드입니다. 아직 그 언어의 능력이나 기능을 모르고, 쓰기 과제를 최적으로 설정하지 않고 그냥 배웠습니다. 물론 지금은 모든 것이 다르게 보이고 작동했습니다.
나는 그들의 작업을 보기 위해 지표의 데모 버전을 보내달라고 요청하는 이메일을 받습니다. 불행히도, 나는 데모 버전이 없습니다. 이를 부분적으로 보완하기 위해 3가지 지표의 작업에 대한 아이디어를 제공합니다 - "지표 추세", " 지표전원 " 및 " 표시기 "채널 "역학에서 나는 며칠 동안 데모에서 실행되는 터미널에서 가져온 슬라이드 형식으로 작업을 보여주기로 결정했습니다. 사진으로 주제에 과부하가 걸리지 않도록하기 위해 시장 상황의 변화를 반영한 슬라이드 만 보여 드리겠습니다. 및 표시기 판독값의 변화 시차 터미널 및 포럼 2시간 첫 번째 사진:
순례자에게
고맙습니다!
잘 설명했습니다.
메서드를 프로그래밍 방식으로 구현하는 것으로 충분합니다.
지표를 사용하여 거래 시스템을 만드는 예로서 "거래 시스템 구축 예 " 섹션 에서 설명한 신경망 기반 거래 시스템에서 구현한 전략을 단순화된 버전으로 제공합니다 . 주말이 지나면 이 거래 시스템 디버깅을 시작하고 완료되면 이 스레드에 지표를 사용하는 예시로 게시할 것입니다. 서면으로 거래 시스템에서 여러 지표를 사용했습니다. 예를 들어 "Kristi_GrafModelWav", "Indicator Trend" 중 두 가지 지표에 대해서만 전략을 제시 하겠습니다 . 그러나 처음에는 이러한 지표를 구성하는 원칙에 대해 몇 마디 말할 것입니다.
"Kristi_GrafModelWav" - 다음 형식의 다항식을 기반으로 합니다.
GR1[i][0] = 0.6*(0.5*(-0.00000808108 +1.64312*(SD[i+5][4]-SD[i][4]) -0.387988*(SD[i][1]- SD[i][2]) +0.598535*(SD[i][2]-SD[i][3])
-0.468099*(SD[i+1][3]-SD[i][2])-0.461584*(SD[i+1][4]-SD[i][1])+SD[i][ 3])+0.5*((SD[i+2][1]-SD[i][3])-(SD[i+3][1]
-SD[i][4])+0.00000000861016*(SD[i][2]-SD[i][3])+(SD[i+19][3]-SD[i][4])+ 0.3*SD[i][3]+0.7*SD[i][4]))+0.4*((SD[i][1]
-SD[i+10][3])-(SD[i][1]-SD[i+10][4])+0.00000000861016*(SD[i][2]-SD[i+10][ 3])+(SD[i][3]-SD[i+10][4])+SD[i][4]);.
SD 신호 는 인용 내역을 주어진 깊이로 스캔하고 너비를 변경하는 "슬라이딩 창"의 원리로 수신됩니다. 다항식 훈련은 EURUSD 시세의 이력을 기반으로 수신된 신호에 대해 수행되었습니다. M 1. SD 신호 는 다른 매개변수에 따라 조정된 웨이블릿 변환 그룹을 통과했습니다. 훈련은 선형 회귀 알고리즘과 다항식으로 축소된 정형화된 신경망 알고리즘에 따라 수행되었습니다. 다항식 훈련의 목표는 과거 역사에서 지연된 인수를 포함하고 사소한 방해 요인을 필터링하여 입력 신호의 정보성을 향상시키는 것입니다. 다항식 훈련의 또 다른 목표는 인용문을 기반으로 합성된 신호 그룹을 만드는 것입니다. 이 신호 그룹은 주 신호의 하위 기능을 전달하고 가능한 변화의 스펙트럼을 다룹니다. 이것은 이 신호 그룹이 입력되는 입력에 대한 신경망이 입력 신호에 포함된 다양한 고조파에 "연결"하고 고품질 교육을 받을 기회를 갖도록 하기 위해 수행됩니다. 교육은 EURUSD 로 진행되었지만 M 1, 지표는 모든 상품, 모든 기간, 모든 시장에서 작동합니다. 표시기는 40개의 합성 신호 그룹을 형성합니다.
"지표 추세" - 시세 변화의 역학에 비례하여 조정 가능한 단계로 내가 개발한 임계값 이산화 알고리즘을 사용합니다. 결과적으로 이와 같은 샘플링, 신호의 극단 지점에만 해당하는 샘플을 얻고 신호를 압축하고 간섭, 작은 변동을 제거하여 심층 필터링을 수행합니다. 각 막대에서 신호 복구가 수행됩니다. 인접한 두 샘플링 지점 사이의 보간법. 위의 그림에서 빨간색 선을 보면 각 막대에서 재구성된 신호를 볼 수 있으며 중단점은 샘플링 지점에 해당합니다. 표시기 "표시기 전원" 및 " 표시기 채널 " . 이러한 신호 압축을 사용하면 상대적으로 적은 수의 샘플링 포인트로 따옴표의 기록에 대한 심층 연구를 얻을 수 있으므로 개별 샘플의 샘플이 입력될 때 시간을 크게 줄이고 훈련 신경망의 정확도를 높일 수 있습니다.
두 가지 지표를 기반으로 한 거래 시스템 구축 전략의 본질은 다음과 같습니다. "Kristi_GrafModelWav" 표시기 를 입력 신호 소스로 사용하고 "Indicator Trend" 표시기 를 신경망이 훈련될 신호 소스로 사용합니다. 교육의 목적은 가격 움직임의 방향과 대략적인 수준을 결정할 미래 이산화 지점을 예측하는 것입니다. 이 표시기의 작동을 동기화하려면 동일한 길이를 설정하십시오. 입력 샘플 LengthSample . 표시기 설정에서 어레이의 시작 부분부터 인덱싱 방향으로 디스크에 데이터를 저장할 수 있는 권한을 설정합니다. "Indicator Trend" 표시기 설정 에서 개별 샘플 저장 모드를 설정하면 샘플링 지점의 가격 수준(그림의 중단 지점)과 샘플 LengthSample 시작 부분의 샘플 일련 번호가 파일에 기록됩니다. 디스크 에 표시하고 표시기의 정적 모드를 설정합니다. 동시에 각각의 새 막대가 도착하면 전체 기록이 다시 계산되고 샘플 LengthSample 의 전체 길이를 포함하는 배열이 형성됩니다 . "Indicator Trend" 인디케이터 에 의해 생성된 어레이에서 , 신경망이 훈련될 데이터로 사용할 샘플을 받았습니다. 이제 우리는 신경망의 입력에 공급될 배열을 형성해야 합니다. " Kristi_GrafModelWav" 표시기 는 출력 신호에 해당하고 길이가 LengthSample 인 40개 열로 구성된 어레이를 디스크에 씁니다 . 이 배열에서 "지표 추세" 표시기의 샘플링 지점에 해당하는 행을 선택해야 합니다 . "Indicator Trend" 표시기 를 사용하여 얻은 배열을 사용하면 이 작업을 쉽게 수행할 수 있으며 두 번째 열에는 샘플링 지점 샘플의 일련 번호가 포함됩니다. 이 두 표시기에 대한 입력 샘플의 길이가 같기 때문에 이 숫자는 배열에도 해당합니다. "Kristi_GrafModelWav" 표시기 의 이 숫자에 해당하는 "Kristi_GrafModelWav" 표시기 배열의 행을 선택하여 "Kristi_GrafModelWav" 표시기 의 데이터를 이산화합니다. "지표 추세" 표시기 의 데이터와 동기화됩니다 . 따라서 우리는 신경망 훈련을 위한 입력 배열을 얻었습니다. 우리는 신경망을 훈련합니다. 이제 훈련된 신경망을 기반으로 실시간으로 계산하고 예측해야 합니다. 이렇게 하려면 "Kristi_GrafModelWav" 표시기 설정 에서 LengthSample = 1로 설정 하십시오. 이 경우 각각의 새로운 막대가 도착하면 40개의 신호 값을 모두 포함하는 한 줄로 구성된 어레이가 디스크에 기록됩니다. 학습 알고리즘에 따라 "Indicator Trend" 표시기 의 새로운 샘플링 지점이 형성되는 순간 신경망에 의한 계산을 수행해야 합니다 . 이러한 순간을 결정하기 위해 "지표 추세"지표로 구성된 두 개의 전역 변수를 사용하는 것으로 충분합니다 . 이 두 전역 변수의 값이 서로 상대적으로 변경되자마자 새로운 샘플링 지점이 형성되었음을 의미합니다. 이 순간에 디스크에서 "Kristi_GrafModelWav" 표시기 데이터 배열을 읽어야 합니다 . 훈련된 신경망의 입력에 적용하고 계산합니다. 마지막 이산화 지점이 형성된 순간에 다음 이산화 지점에 대한 예측을 얻을 수 있습니다. 이것은 가장 간단한 버전에서 제공하는 지표를 기반으로 하는 거래 시스템의 전략입니다. 모든 지표를 사용하여 더 복잡한 전략을 구축할 수 있습니다. 이렇게 하면 예측의 정확성과 신뢰성이 높아집니다.
지표의 기능에 대한 보다 완전한 표현을 위해 예를 들어 "지표 추세" 지표 사용에 대한 지침을 제공합니다. 의견, 수정 또는 보완할 사항이 있으면 감사히 듣겠습니다. 관심이 있으시면 다른 지표를 사용하는 방법을 알려드릴 수 있습니다.
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표시기 "지표 추세".
이 표시기 "지표 추세" 는 표시기가 연결된 기기의 추세 모델을 생성하도록 설계되었습니다. "지표 추세" - 시세 변화의 역학에 비례하여 조정 가능한 단계로 내가 개발한 임계값 이산화 알고리즘을 사용합니다. 결과적으로 이와 같은 샘플링, 신호의 극단 지점에만 해당하는 샘플을 얻고 신호를 압축하고 간섭, 작은 변동을 제거하여 심층 필터링을 수행합니다. 각 막대에서 신호 복구가 수행됩니다. 인접한 두 샘플링 지점 사이의 보간법.
지표는 모든 상품, 모든 기간, 모든 시장에서 작동합니다. 지표는 기계 거래 시스템 설계와 수동 거래 모두에 사용할 수 있습니다.
표시기는 새 막대가 도착하면 데이터를 처리합니다. 표시기는 정적 및 동적의 두 가지 모드에서 작동합니다. 정적 모드에서 지표는 주어진 이력 샘플의 전체 길이에 대한 추세 모델을 구축하고 새 막대가 도착하면 전체 길이에 대해 이를 다시 계산하여 차트에 표시하고 저장할 수 있는 주어진 길이의 템플릿을 생성합니다. 디스크. 동적 모드에서 표시기는 새로 도착한 막대의 값만 계산하고 새 데이터가 도착하면 계산된 값을 점진적으로 누적합니다. 처리된 히스토리의 길이는 "속성 – 입력 매개변수" 탭의 " LengthSample " 변수에 의해 결정되며, 히스토리의 길이는 임의입니다.
표시기에 의해 계산된 신호 값을 설정에서 적절한 권한으로 디스크에 저장하는 것은 두 가지 방법으로 가능합니다.
하나). 각 막대에 신호 값 저장;
2). 값만 저장 샘플링 포인트 (트렌드 브레이크).
마지막 두 샘플링 지점의 신호 값 또한 글로벌 변수에 저장되며 글로벌 변수의 이름을 변경할 수 있습니다. 이를 통해 하나의 기기에서 임계값 수준이 다른 여러 지표를 설정할 수 있고 글로벌 변수 를 통해 Expert Advisor 또는 다른 지표와의 통신을 구성할 수 있습니다. 표시기가 작동 중일 때 임계값 계수를 다시 작성하여 매개변수를 최적화할 수 있습니다. 특정 임계값의 선택은 다음에 의해 결정됩니다. 표시기가 설치된 도구 및 기간 및 이 지표를 기반으로 구현하려는 거래 전략.
계산은 지표가 설치된 창의 기기 차트에 시각화됩니다.
작업 매개변수는 지표가 MetaTrader 4 창의 차트에 배치될 때 "속성 - 입력 매개변수" 탭에서 설정됩니다.
"지표 추세" 표시에는 다음과 같은 입력 매개변수가 있습니다.
하나). LengthSample - 처리된 히스토리의 길이.
2). 한계점 - 문턱 계수;
삼). DynamicMode – 표시기 작동 모드 동적/정적.
4). 파일 데이터 저장 – 표시기에 의해 계산된 데이터를 디스크에 쓰기 위한 권한 플래그
5). 파일 이름 데이터 – 데이터가 저장될 파일의 이름;
6). SaveFilePoints 골절 - 인디케이터에 의해 계산된 샘플링 포인트를 디스크에 쓰기 위한 허가 플래그;
7). FileNamePointsFracture 는 샘플링 포인트가 저장될 파일의 이름입니다.
여덟). Subscripting_MT4 – 디스크에 기록된 어레이의 인덱싱 방향.
아홉). NameGlobalVariable0 - 마지막 샘플링 지점의 값을 저장하는 전역 변수의 이름.
십). NameGlobalVariable1은 끝에서 두 번째 샘플링 지점의 값을 저장하는 전역 변수의 이름입니다.
하나). 처리된 히스토리의 길이는 " LengthSample " 변수에 의해 결정됩니다. 최대 크기는 제한되지 않습니다. 동시에 표시기가 작동하는 도구의 창과 기록에 " LengthSample + 1"보다 적은 수의 막대가 있어야합니다.
2). 임계값 계수, 샘플링 임계값을 "포인트"로 설정합니다.
삼). DynamicMode - 표시기의 동적 또는 정적 모드 선택을 결정하는 플래그, DynamicMode = 1 - 동적 모드, DynamicMode = 0 – 정적 모드. 동적 모드를 사용하면 전체 기록이 다시 계산되지 않고 새로 도착한 막대만 처리되기 때문에 표시기 작업 속도를 높일 수 있습니다. 이 경우 계산된 값이 누적됩니다. 계산 결과 누적된 데이터만 차트에 표시되며, 디스크 쓰기가 활성화되어 파일에 저장됩니다. 정적 작동 모드에서 새 막대가 도착하면 전체 기록이 " LengthSample "의 깊이로 다시 계산됩니다. 차트에 표시되고 디스크에 쓰기가 활성화된 경우 데이터는 처리된 이력의 전체 길이에 따라 파일에 저장됩니다.
4). SaveFileData 플래그 금지 후속 데이터 처리가 필요하지 않은 경우 표시기에 의해 계산된 데이터를 디스크에 0 값으로 기록합니다. 데이터를 추가로 처리하고 디스크에 저장해야 하는 경우 SaveFileData 값 1로 설정해야 합니다.
5). 파일 이름 데이터 – 데이터가 디스크에 저장될 파일의 이름. 모든 이름을 설정할 수 있지만 파일 확장자는 변경되지 않은 상태로 유지해야 합니다. csv , 그렇지 않으면 파일을 쓸 때 오류가 발생합니다. 저장된 배열의 최대 크기는 다음과 같이 결정됩니다. " LengthSample ", 그러나 그 안의 줄 수는 " LengthSample "보다 작을 수 있습니다. 이는 마지막 샘플링 지점을 0 막대에서 분리하는 막대의 수만큼입니다.
6). SaveFilePointsFracture 플래그는 이산화 지점에서 가격 기록 추가 데이터 처리가 필요하지 않은 경우 값이 0인 디스크당 표시기로 계산됩니다. 추가 처리가 필요하고 데이터가 디스크에 저장되는 경우 SaveFilePointsFracture 값을 1로 설정해야 합니다.
7). FileNamePointsFracture – 샘플링 포인트의 가격 값이 저장될 파일의 이름과 처리된 히스토리의 시작 부분부터 막대의 서수 " LengthSample ", 각 샘플링 포인트에 해당합니다. 표시기의 정적 모드에서 이 파일의 항목 수는 샘플링 포인트 수에 의해 결정됩니다. 임계값 계수가 설정된 " LengthSample "과 동일한 히스토리 길이에서 획득됩니다. 동적 작동 모드에서 - 표시기 시작 이후 생성된 샘플링 포인트의 수. 이 경우 각 이산화 지점에 해당하는 막대의 일련 번호도 표시기가 작동하기 시작하는 순간부터 계산됩니다.
여덟). 변하기 쉬운 Subscripting_MT4 – 디스크에 기록되는 어레이의 인덱싱 방향을 결정합니다. 1로 설정하면 인덱싱은 MetaTrader 4에 채택된 방향에 해당합니다. 값이 0으로 설정되면 최상위 숫자에서 0까지 0에서 최상위 숫자까지의 표준 인덱싱입니다. 이는 FileNameData 및 FileNamePointsFracture 모두에 적용됩니다.
아홉). NameGlobalVariable0은 마지막 샘플링 지점의 가격 값을 저장하는 전역 변수의 이름입니다.
십). NameGlobalVariable1 – 끝에서 두 번째 샘플링 지점에서 가격 값을 저장하는 전역 변수의 이름입니다.
왼쪽 상단의 차트에서 인디케이터가 작동 중일 때 처리된 이력의 길이에 대한 정보가 표시됩니다. " LengthSample ", 임계값 인수 Threshold 및 "AmountRunning" 표시기에 의해 계산된 주기 수입니다.
지표 추세 아카이브의 전체 내용을 풉니다. 라르 \experts\indicators 폴더에 Indicator Trend.ex4 표시기를 설치하고 MetaTrader 4 터미널을 다시 시작한 후 "지표 추세" 표시기는 사용자 지정 지표 창 \Navigator\Indicators\Custom Indicators\에 표시되며 MetaTrader 4 창의 차트에서 설정할 수 있습니다.
"지표 추세" 지표의 작동에 대한 위 지침에 대해 질문이 없는 경우 다른 지표에 대한 지침은 제공하지 않고 작동 원리에 관한 발췌만 제공합니다. 지표 Kristi_Graf Model Wav , "Indicator Trend", 나는 거래 전략의 예에서 그것을 했고, 나는 " Indicator 힘 " 및 " 표시기 채널 " .
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" 표시기 힘 ".
지표 " 지표 " 가 개발된 기반에 대한 아이디어 힘 " 현재 시장에서 일어나고 있는 강세 추세와 약세 추세 사이의 투쟁을 동적으로 모니터링하는 것입니다. 강세 추세가 지배적일 때 새로운 막대가 도착함에 따라 0 막대의 지표 값은 추세의 강도에 비례하여 상승하고, 약세 추세가 우세하면 그에 따라 하락합니다. 추세의 약간의 변동으로 한 방향으로, 다른 방향으로 표시기 값은 마지막 전환점에서 전체 길이를 따라 강도에 비례하여 천천히 이동하는 직선 형태로 반영됩니다. 지배적 인 추세의 그리고 추세가 크게 증가하면 해당 방향으로 갑자기 이동하여 새로운 분기점을 형성합니다. " 표시기 Power " - 작업의 핵심에 인용문 변화의 역학에 비례하여 조정 가능한 단계로 내가 개발한 임계값 샘플링 알고리즘을 사용합니다. 결과적으로 그러한 샘플링에서는 신호의 극단점에만 해당하는 샘플을 얻습니다. 동시에 인디케이터가 보여주는 신호의 레벨은 현재 지배적인 트렌드의 강도에 따라 결정되며 트렌드의 강도에 비례하여 천천히 변화하여 다음 샘플링 포인트가 형성되어 이 레벨을 고정합니다.
" 표시기 채널 ".
시장에는 오름차순 - 강세 및 내림차순 - 약세의 두 가지 추세가 있습니다. 이러한 경향의 성격은 서로 다소 다르지만 그럼에도 불구하고 서로 의존하고 영향을 미칩니다. 이 지표는 이 두 경향을 인용의 일반적인 흐름에서 분리하고, 이를 반영하는 시계열의 형태로 특성을 공식화한다는 아이디어를 기반으로 합니다. 발전과 상호 영향, 그리고 그들 사이의 투쟁의 결과. " 표시기 채널 " 추세 채널을 만들고 시장 추세 발전의 방향을 외삽하여 행동의 역학을 반영합니다. 상단 라인 은 약세 추세의 영향을 받는 강세 추세의 성격을 반영하고, 하단 라인은 강세 추세의 영향을 받는 약세 추세의 성격을 반영하고, 중간 라인은 그들의 투쟁의 결과이며, 실제로 시세 흐름 이산화의 지정된 수준에 해당하는 추세 조화 중 하나입니다. 샘플링 임계값의 다른 레벨을 사용하면 진폭 - 주파수 특성이 다른 고조파를 선택할 수 있습니다. " 표시기 채널 " - 작업의 핵심에서 따옴표 변경의 역학에 비례하여 조정 가능한 단계로 내가 개발한 임계값 샘플링 알고리즘을 사용합니다. 결과적으로 그러한 샘플링의 경우 각 경향에 대한 신호의 극단점에만 해당하는 샘플을 별도로 얻습니다. 동시에 3개의 라인 각각의 신호 레벨은 지표는 해당 추세의 역학에 의해 결정되고 다음 이산화 지점이 형성되고 이 수준을 고정할 때까지 추세의 강도와 다른 것보다 우세한 특성에 비례하여 천천히 변합니다.
표시기의 정보 구성 요소는 다음과 같습니다. 채널의 축소 및 확장, 상부 및 하부 빔의 발산 각도, 채널 중심선의 변곡점 및 반전 모멘트. 새로운 막대가 도착하면 표시기는 변화하는 시장 추세를 동적으로 반영하여 마지막 중단점에서 첫 번째 막대까지 광선을 재구축합니다.
지표에 대한 논의가 있는 병렬 주제:
http :// 포럼 . alpari - idc . ru / showthread . PHP ? p = 1094576# 게시물 1094576
http://onix-trade.net/forum/index.php?showtopic=81881
Piligrimm 도 작은 돌을 던지기로 결정했습니다. 제 생각에 당신이 제공하는 가격은 그 이름, 아마도 당신의 이름, 아마도 당신의 이름을 딴 잘 알려진 소프트웨어 제품의 가격과 거의 비슷하다는 사실 때문에 온화하게 말해서 너무 비싸다는 것입니다. 개발은 훌륭하지만 우리는 당신의 말에서 이것에 대해 알고 그 종류의 돈을 위해 닫힌 코드를 구입합니다. 예, 모든 지표를 구입하는 것이 좋습니다. 가격이 나오므로 의심과 보증에 대한 갈증이 생깁니다. 효율성의 이것은 하나이지만 둘입니다. 지표를 구입하려면 동일한 정신으로 작성된 다음 이를 기반으로 전문가를 구축해야 합니다. 제 생각에는 많은 실험이 필요하며 적어도 Elbrus 컴퓨터가 필요할 것입니다 :)). . 그다지 약하지 않은 내 컴퓨터는 간신히 부풀어 오르고 테스트의 전체 역사를 이해하지만 최적화는 이해합니다.
Piligrimm 도 작은 돌을 던지기로 결정했습니다. 제 생각에 당신이 제공하는 가격은 그 이름, 아마도 당신의 이름, 아마도 당신의 이름을 딴 잘 알려진 소프트웨어 제품의 가격과 거의 비슷하다는 사실 때문에 온화하게 말해서 너무 비싸다는 것입니다. 개발은 훌륭하지만 우리는 당신의 말에서 이것에 대해 알고 그 종류의 돈을 위해 닫힌 코드를 구입합니다. 예, 모든 지표를 구입하는 것이 좋습니다. 가격이 나오므로 의심과 보증에 대한 갈증이 생깁니다. 효율성의 이것은 하나이지만 둘입니다. 지표를 구입하려면 동일한 정신으로 작성된 다음 이를 기반으로 전문가를 구축해야 합니다. 제 생각에는 많은 실험이 필요하며 적어도 Elbrus 컴퓨터가 필요할 것입니다 :)). . 그다지 약하지 않은 내 컴퓨터는 간신히 부풀어 오르고 테스트의 전체 역사를 이해하지만 최적화는 이해합니다.
돌 주셔서 감사합니다. 소프트웨어 제품 거래에 대한 가격 표준은 없습니다. 나는 내가 투자한 작업에 감사하며 내가 설정한 가격이 내용과 상당히 일치한다고 믿습니다. 내가 지표에 대해 쓴 것에서 분명히 알 수 있듯이 그들은 원시적이지 않고 코드가 최적화되어 매우 크지는 않지만 작업 알고리즘이 상당히 복잡합니다. 나는 1 년 이상 그것들을 완성했습니다. 예를 들어 좋은 수준의 Expert Advisors와 비교하면 가격이 그에 상응하며 대부분의 표준 블록이 채워진 Expert Advisor를 작성하는 것이 효과적인 시장 분석 알고리즘을 만드는 것보다 훨씬 쉽습니다. 아직 "이름"은 없지만 내가 참여한 기사와 여러 주제에 따르면 이 활동 분야에서 내가 임의의 사람이 아니며 약간의 경험이 있다고 판단할 수 있습니다. 이 지표들을 모두 함께 사야 한다는 말은 아니고, 다양한 시장 알고리즘을 종합적으로 분석하기 위한 보완 도구로 개발되었으며 함께 사용할 때 가장 효과적이라는 뜻입니다. 그러나 예제와 같이 개별적으로 또는 쌍으로 작동할 수 있습니다. 보장에 관해서는 이것은 호텔 질문입니다. 나는 그들의 작업이 내가 쓴 것과 일치할 것이라고 보장할 수 있지만, 당신이 그들을 사용하여 이익을 낼 것인지 여부는 당신이 그것들을 기반으로 할 전략에 달려 있습니다. 그리고 당신이 적합하다고 생각한다면, 지표의 가능성을 더 잘 이해하고 무언가를 추천할 수 있도록 저와 전략에 대해 논의할 수 있습니다. 업무 진행에 문제나 애로사항이 있다면 자연스럽게 지원해 드리겠습니다.
내가 지금 제안하는 것은 Christi 지표와 비교할 수 없으며 MQL을 마스터하기 위해 작성하기 시작했습니다. 이것은 나를 위해 새로운 언어로 작성한 첫 번째 코드입니다. 아직 그 언어의 능력이나 기능을 모르고, 쓰기 과제를 최적으로 설정하지 않고 그냥 배웠습니다. 물론 지금은 모든 것이 다르게 보이고 작동했습니다.
나는 그들의 작업을 보기 위해 지표의 데모 버전을 보내달라고 요청하는 이메일을 받습니다. 불행히도, 나는 데모 버전이 없습니다. 이를 부분적으로 보완하기 위해 3가지 지표의 작업에 대한 아이디어를 제공합니다 - "지표 추세", " 지표 전원 " 및 " 표시기 " 채널 "역학에서 나는 며칠 동안 데모에서 실행되는 터미널에서 가져온 슬라이드 형식으로 작업을 보여주기로 결정했습니다. 사진으로 주제에 과부하가 걸리지 않도록하기 위해 시장 상황의 변화를 반영한 슬라이드 만 보여 드리겠습니다. 및 표시기 판독값의 변화 시차 터미널 및 포럼 2시간 첫 번째 사진:
두 번째 슬라이드에서는 "지표 추세" 표시기의 임계값을 약간 높였으므로 더 좋으므로 다른 것은 조정하지 않겠습니다.