포럼 사용자 여러분, 왜 이 모든 것이 필요합니까? 추세 반전의 빈도에서 패턴을 찾으려면 평균 값이 가장 적합합니다. 예, 실제로 시간별 필터, Atr 등을 고려하면 강력하게 떨어지는 모든 폭발을 제거합니다.
필터를 적용하고 나면 극한밀도의 평균값이 잘 흔들리기 때문에 개인적으로는 하한값에 가까워지면 반전 대기시간을 추가하기 시작하고, 상한값에 가까워지면 그 반대도 마찬가지입니다. 간단한 통계. 물론 이것이 제 전체 시스템은 아니며 그러한 아이디어로 작동하는 시스템을 구축하는 것은 불가능하지만 그것에 추가하는 것이 좋습니다.
"내가 이 계산을 귀찮게 한 이유 - 나는 저항 구름의 밀도에 대한 이론을 가지고 있습니다. 이에 따르면 확률적 저항 수준의 축적이 촘촘할수록 시장 반전 가능성이 높아집니다. 즉, 이 이론은 지지와 지지를 결정하는 데 적용할 수 있습니다. 저항 수준, 시장 역학을 고려하므로 이론적으로 시장 진입점과 출구점을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 나는 이것을 이익 창출 시점을 결정하는 데 사용할 계획입니다."
"내가 이 계산을 귀찮게 한 이유 - 나는 저항 구름의 밀도에 대한 이론을 가지고 있습니다. 이에 따르면 확률적 저항 수준의 축적이 촘촘할수록 시장 반전 가능성이 높아집니다. 즉, 이 이론은 지지와 지지를 결정하는 데 적용할 수 있습니다. 저항 수준, 시장 역학을 고려하므로 이론적으로 시장 진입점과 출구점을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 나는 이것을 이익 창출 시점을 결정하는 데 사용할 계획입니다."
무엇과 어떤 창의 극한 밀도의 평균값 - 설명하십시오.
저항의 "구름"이 의미하는 바가 전혀 명확하지 않습니다. 그러나 나는 또한 가격대별로 극한 밀도 카운터를 사용하려고했습니다. 내 결론은 정반대입니다. 가격 수준에서 대부분의 극단값 클러스터는 이제 막 극복되고 있습니다. 그리고 그러한 축적이 더 조밀할수록 더 결정적인 돌파구입니다. 그러나 이 클러스터의 가격 행동은 대부분 무작위이기 때문에 이 요소를 내 Expert Advisor에 적용하기에는 너무 약하다고 생각했습니다.
물론 그렇다고 해서 내가 옳다는 것은 아니다. 아마도 당신은 다른 것을 생각해 낼 것입니다.
그러나 이 "클라우드"에 대한 복잡한 기준 선택을 처리하는 대신 필터와 기록 깊이를 추가하는 것이 더 효율적입니다.
"무엇과 어떤 창에서 극한 밀도의 평균값 - 설명해주세요. "
- 우리의 맥락에서 시간에 극한의 "밀도"가 있음이 밝혀졌습니다. 반전이 특정 시간 이후에 주로 발생하는 경우 - 내 옵션, 반전(극한값)이 발생할 때 가격(수준)에서의 "밀도"(내 경험상 발생하지 않음) 주로 특정 가격 - 귀하의 옵션입니다. 저것들. X 스케일과 Y 스케일의 밀도.
"창"에 관해서는 - 나는 그것을 정의하지 않고, 최적화는 그것을 정의합니다, 그것은 나와 아무 관련이 없는 것과 같습니다 -). 최적화는 기록의 깊이와 카운터의 범위를 앞뒤로 선택합니다.
저항의 "구름"이 의미하는 바가 전혀 명확하지 않습니다. 그러나 나는 또한 가격대별로 극한 밀도 카운터를 사용하려고했습니다. 내 결론은 정반대 입니다. 물가 수준에서 극한값의 대부분은 이제 막 극복되고 있습니다. 그리고 그러한 축적이 더 조밀할수록 더 결정적인 돌파구입니다. 그러나 이 클러스터의 가격 행동은 대부분 무작위이기 때문에 이 요소를 내 Expert Advisor에 적용하기에는 너무 약하다고 생각했습니다.
물론 그렇다고 해서 내가 옳다는 것은 아니다. 아마도 당신은 다른 것을 생각해 낼 것입니다.
유사한 관찰 및 상황은 충분히 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 상한값이 누적되고 가격이 하락한 다음, 아마도 많은 양(군중)이 방금 들어왔고 잠재적으로 다른 누구도 이 가격 수준을 주장하지 않을 때입니다. 이 가격에 사고팔고 싶었던 비시장 및 대형 투기꾼 모두 만족합니다. 얼마 동안은 가격이 뒤돌아보지 않고 휘파람을 불게 하는 잠재적인 구멍이 생깁니다.
그리고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 날카로운 움직임은 일시적인 저항을 생성합니다.
이것이 부분적으로 그림이 바둑판 패턴과 같은 것으로 밝혀진 이유입니다. 이전에는 지지/저항이었던 것이 중심축이 됩니다.
유사한 관찰 및 상황은 충분히 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 상한값이 누적되고 가격이 하락한 다음, 아마도 많은 양(군중)이 방금 들어왔고 잠재적으로 다른 누구도 이 가격 수준을 주장하지 않을 때입니다. 이 가격에 사고팔고 싶었던 비시장 및 대형 투기꾼 모두 만족합니다. 얼마 동안은 가격이 뒤돌아보지 않고 휘파람을 불게 하는 잠재적인 구멍이 생깁니다.
그리고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 날카로운 움직임은 일시적인 저항을 생성합니다.
이것이 부분적으로 그림이 바둑판 패턴과 같은 것으로 밝혀진 이유입니다. 이전에는 지지/저항이었던 것이 중심축이 됩니다.
이것은 일련의 정당화에서 나온 것입니다. 옳고 그름을 판단할 자료가 전혀 없습니다. 이것이 픽션이든 돌로 된 내부자의 폭로이든.
따라서 모든 것을 직접 확인해야 합니다.
그래서 ' 가격 주변에 뭔가 쌓였다 - 반성하자'는생각으로 코드를 작성 하고 결과를 보자. 그런 다음 " 여기에 무언가가 축적되었습니다. 반대로 돌파구에 베팅합시다 "라는 아이디어로 코드를 작성하고 다시 결과를 봅니다. 그런 다음 조건을 복잡하게 만듭니다. "여기에 무언가가 축적되었습니다." " 얼마 전에 축적 되었는지", " 얼마나 축적 했습니까", " 언제 축적했습니까? ", 심지어 " 상관 의존 도구에 축적된 것 "으로 필터링합니다.
그리고 그 결과를 다시 봅니다.
그리고 그 결과는 나를 만족시키지 못한다. 결과는 실패입니다. 모든 경우에.
저것들. 나는 반년 이상 월간 단계로 울프 포워드의 역사에서 안정적인 이익을 줄 이러한 조건의 단일 조합을 찾지 못했습니다. 저것들. 1년이라도 패턴이 떠다니고 그런 하키는 필요하지 않습니다.
저것들. 패턴이 있지만(돌파구의 가능성이 더 높음), 너무 약해서 신뢰할 수 없습니다. 이것이 제 결론입니다.
간단히 말해서 가격이 최근 5, 7, 9번 저항/지지 클러스터에 접근했다면 약 80%의 확률로 이 장벽을 돌파할 것이라고 말할 수 있습니다.
그러나 그것이 내가 결국 말할 수 있는 전부입니다. 또한 시장에서 이러한 상황은 매우 드뭅니다. 2-3-4 극단의 클러스터가 훨씬 더 일반적입니다. 그리고 그것은 너무 무작위입니다.
저항의 "구름"이 의미하는 바가 전혀 명확하지 않습니다. 그러나 나는 또한 가격대별로 극한 밀도 카운터를 사용하려고했습니다. 내 결론은 정반대입니다. 가격 수준에서 대부분의 극단값 클러스터는 이제 막 극복되고 있습니다. 그리고 그러한 축적이 더 조밀할수록 더 결정적인 돌파구입니다. 그러나 이 클러스터의 가격 행동은 대부분 무작위이기 때문에 이 요소를 내 Expert Advisor에 적용하기에는 너무 약하다고 생각했습니다.
물론 그렇다고 해서 내가 옳다는 것은 아니다. 아마도 당신은 다른 것을 생각해 낼 것입니다.
그러나 이 "클라우드"에 대한 복잡한 기준 선택을 처리하는 대신 필터와 기록 깊이를 추가하는 것이 더 효율적입니다.
"무엇과 어떤 창에서 극한 밀도의 평균값 - 설명해주세요. "
- 우리의 맥락에서 시간에 극한의 "밀도"가 있음이 밝혀졌습니다. 반전이 특정 시간 이후에 주로 발생하는 경우 - 내 옵션, 반전(극한값)이 발생할 때 가격(수준)에서의 "밀도"(내 경험상 발생하지 않음) 주로 특정 가격 - 귀하의 옵션입니다. 저것들. X 스케일과 Y 스케일의 밀도.
"창"에 관해서는 - 나는 그것을 정의하지 않고, 최적화는 그것을 정의합니다, 그것은 나와 아무 관련이 없는 것과 같습니다 -). 최적화는 기록의 깊이와 카운터의 범위를 앞뒤로 선택합니다.
나는 당신을 이해합니다 - 내가 정말로 당신을 이해한다면 그것은 가격 극단에 관한 것이 아닙니다. 요점은 차트 전체에 포인트를 표시하는 지표가 있다는 것입니다. 포인트 - 잠재적 저항 - 행동 예측, 이러한 포인트가 누적되어 구름을 형성하면 시장에 대한 투쟁이 있을 것입니다 - 추세 반전 또는 가속 , 그러나 나에게 이것은 확실하지 않습니다. 즉 , 포지션 을 청산하고 다음 가격에 어떤 일이 일어나는지 확인해야 함을 의미합니다.
포럼 사용자 여러분, 왜 이 모든 것이 필요합니까? 추세 반전의 빈도에서 패턴을 찾으려면 평균 값이 가장 적합합니다. 예, 실제로 시간별 필터, Atr 등을 고려하면 강력하게 떨어지는 모든 폭발을 제거합니다.
필터를 적용하고 나면 극한밀도의 평균값이 잘 흔들리기 때문에 개인적으로는 하한값에 가까워지면 반전 대기시간을 추가하기 시작하고, 상한값에 가까워지면 그 반대도 마찬가지입니다. 간단한 통계. 물론 이것이 제 전체 시스템은 아니며 그러한 아이디어로 작동하는 시스템을 구축하는 것은 불가능하지만 그것에 추가하는 것이 좋습니다.
"내가 이 계산을 귀찮게 한 이유 - 나는 저항 구름의 밀도에 대한 이론을 가지고 있습니다. 이에 따르면 확률적 저항 수준의 축적이 촘촘할수록 시장 반전 가능성이 높아집니다. 즉, 이 이론은 지지와 지지를 결정하는 데 적용할 수 있습니다. 저항 수준, 시장 역학을 고려하므로 이론적으로 시장 진입점과 출구점을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 나는 이것을 이익 창출 시점을 결정하는 데 사용할 계획입니다."
무엇과 어떤 창의 극한 밀도의 평균값 - 설명하십시오.
무언가를 찾기 위해서는 기준을 제시해야 합니다. 최소 그룹의 포인트 수, 두 포인트가 1로 간주되는 것보다 가까운 거리, 그룹의 최소 크기(극단적인 것들 사이의 거리), 전체 %% 적용 범위, 일부 요구 사항이 제시되어야 합니다 .
처음에 명확한 소원이 없다면 먼저받은 것을 조사하십시오. 즉, 통계를 계산하십시오 :-)
첫 번째 단계는 델타를 가져와 정렬하고 히스토그램을 가져와 오랫동안 보는 것입니다..
기준이 나타나면 찾는 방법이 명확해집니다.
통계에 따르면 최소. 점 사이의 거리는 최소한 q 이상이어야 하며(예: 세그먼트의 15%가 q보다 작음) 이 수준에서 간단히 수평선을 그립니다. , 그래프가 선 아래로 "폭락"한 곳 - 그룹이 시작되었습니다.
제한된 경우 최소 포인트 수 - 따라서 선 아래의 그래프는 많은 판독값을 통과해야 합니다. 등.
예, 그렇습니다. 기준도 토론 주제이지만 나에게 중요한 것은 상수뿐 아니라 상대적인 방식으로 얻은 상수입니다. 예측된 것이 아니라 수치 계열 내에서 실제로 고려된 구성.
"by eye"와 같은 상수로 작업하는 것은 이해할 수 있고 논리적입니다. 여기에는 질문이 없습니다.
예, 그렇습니다. 기준도 토론 주제이지만 나에게 중요한 것은 상수뿐 아니라 상대적인 방식으로 얻은 상수입니다. 예측된 것이 아니라 수치 계열 내에서 실제로 고려된 구성.
"by eye"와 같은 상수로 작업하는 것은 이해할 수 있고 논리적입니다. 여기에는 질문이 없습니다.
처음에는 일반 "위시리스트"를 제공하고 통계를 취한 후 수정합니다. 예를 들어 저항 반전 영역을 찾는 경우 모든 영역이 범위의 %%를 넘지 않으며 예를 들어 10포인트를 넘을 수 없다고 가정할 수 있습니다. 그냥 자연에서 (자연에 대한 추측). 이 같은 :-)
어떤 데이터로 작업하고 무엇을 위해 사용하고 싶은지 알아야 합니다.
"내가 이 계산을 귀찮게 한 이유 - 나는 저항 구름의 밀도에 대한 이론을 가지고 있습니다. 이에 따르면 확률적 저항 수준의 축적이 촘촘할수록 시장 반전 가능성이 높아집니다. 즉, 이 이론은 지지와 지지를 결정하는 데 적용할 수 있습니다. 저항 수준, 시장 역학을 고려하므로 이론적으로 시장 진입점과 출구점을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 나는 이것을 이익 창출 시점을 결정하는 데 사용할 계획입니다."
무엇과 어떤 창의 극한 밀도의 평균값 - 설명하십시오.
저항의 "구름"이 의미하는 바가 전혀 명확하지 않습니다. 그러나 나는 또한 가격대별로 극한 밀도 카운터를 사용하려고했습니다. 내 결론은 정반대입니다. 가격 수준에서 대부분의 극단값 클러스터는 이제 막 극복되고 있습니다. 그리고 그러한 축적이 더 조밀할수록 더 결정적인 돌파구입니다. 그러나 이 클러스터의 가격 행동은 대부분 무작위이기 때문에 이 요소를 내 Expert Advisor에 적용하기에는 너무 약하다고 생각했습니다.
물론 그렇다고 해서 내가 옳다는 것은 아니다. 아마도 당신은 다른 것을 생각해 낼 것입니다.
그러나 이 "클라우드"에 대한 복잡한 기준 선택을 처리하는 대신 필터와 기록 깊이를 추가하는 것이 더 효율적입니다.
"무엇과 어떤 창에서 극한 밀도의 평균값 - 설명해주세요. "
- 우리의 맥락에서 시간에 극한의 "밀도"가 있음이 밝혀졌습니다. 반전이 특정 시간 이후에 주로 발생하는 경우 - 내 옵션, 반전(극한값)이 발생할 때 가격(수준)에서의 "밀도"(내 경험상 발생하지 않음) 주로 특정 가격 - 귀하의 옵션입니다. 저것들. X 스케일과 Y 스케일의 밀도.
"창"에 관해서는 - 나는 그것을 정의하지 않고, 최적화는 그것을 정의합니다, 그것은 나와 아무 관련이 없는 것과 같습니다 -). 최적화는 기록의 깊이와 카운터의 범위를 앞뒤로 선택합니다.
저항의 "구름"이 의미하는 바가 전혀 명확하지 않습니다. 그러나 나는 또한 가격대별로 극한 밀도 카운터를 사용하려고했습니다. 내 결론은 정반대 입니다. 물가 수준에서 극한값의 대부분은 이제 막 극복되고 있습니다. 그리고 그러한 축적이 더 조밀할수록 더 결정적인 돌파구입니다. 그러나 이 클러스터의 가격 행동은 대부분 무작위이기 때문에 이 요소를 내 Expert Advisor에 적용하기에는 너무 약하다고 생각했습니다.
물론 그렇다고 해서 내가 옳다는 것은 아니다. 아마도 당신은 다른 것을 생각해 낼 것입니다.
유사한 관찰 및 상황은 충분히 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 상한값이 누적되고 가격이 하락한 다음, 아마도 많은 양(군중)이 방금 들어왔고 잠재적으로 다른 누구도 이 가격 수준을 주장하지 않을 때입니다. 이 가격에 사고팔고 싶었던 비시장 및 대형 투기꾼 모두 만족합니다. 얼마 동안은 가격이 뒤돌아보지 않고 휘파람을 불게 하는 잠재적인 구멍이 생깁니다.
그리고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 날카로운 움직임은 일시적인 저항을 생성합니다.
이것이 부분적으로 그림이 바둑판 패턴과 같은 것으로 밝혀진 이유입니다. 이전에는 지지/저항이었던 것이 중심축이 됩니다.
유사한 관찰 및 상황은 충분히 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 상한값이 누적되고 가격이 하락한 다음, 아마도 많은 양(군중)이 방금 들어왔고 잠재적으로 다른 누구도 이 가격 수준을 주장하지 않을 때입니다. 이 가격에 사고팔고 싶었던 비시장 및 대형 투기꾼 모두 만족합니다. 얼마 동안은 가격이 뒤돌아보지 않고 휘파람을 불게 하는 잠재적인 구멍이 생깁니다.
그리고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 날카로운 움직임은 일시적인 저항을 생성합니다.
이것이 부분적으로 그림이 바둑판 패턴과 같은 것으로 밝혀진 이유입니다. 이전에는 지지/저항이었던 것이 중심축이 됩니다.
이것은 일련의 정당화에서 나온 것입니다. 옳고 그름을 판단할 자료가 전혀 없습니다. 이것이 픽션이든 돌로 된 내부자의 폭로이든.
따라서 모든 것을 직접 확인해야 합니다.
그래서 ' 가격 주변에 뭔가 쌓였다 - 반성하자'는 생각으로 코드를 작성 하고 결과를 보자. 그런 다음 " 여기에 무언가가 축적되었습니다. 반대로 돌파구에 베팅합시다 "라는 아이디어로 코드를 작성하고 다시 결과를 봅니다. 그런 다음 조건을 복잡하게 만듭니다. "여기에 무언가가 축적되었습니다." " 얼마 전에 축적 되었는지", " 얼마나 축적 했습니까", " 언제 축적했습니까? ", 심지어 " 상관 의존 도구에 축적된 것 "으로 필터링합니다.
그리고 그 결과를 다시 봅니다.
그리고 그 결과는 나를 만족시키지 못한다. 결과는 실패입니다. 모든 경우에.
저것들. 나는 반년 이상 월간 단계로 울프 포워드의 역사에서 안정적인 이익을 줄 이러한 조건의 단일 조합을 찾지 못했습니다. 저것들. 1년이라도 패턴이 떠다니고 그런 하키는 필요하지 않습니다.
저것들. 패턴이 있지만(돌파구의 가능성이 더 높음), 너무 약해서 신뢰할 수 없습니다. 이것이 제 결론입니다.
간단히 말해서 가격이 최근 5, 7, 9번 저항/지지 클러스터에 접근했다면 약 80%의 확률로 이 장벽을 돌파할 것이라고 말할 수 있습니다.
그러나 그것이 내가 결국 말할 수 있는 전부입니다. 또한 시장에서 이러한 상황은 매우 드뭅니다. 2-3-4 극단의 클러스터가 훨씬 더 일반적입니다. 그리고 그것은 너무 무작위입니다.
처음에는 일반 "위시리스트"를 제공하고 통계를 취한 후 수정합니다. 예를 들어, 저항 반전 영역을 찾는 경우 모든 영역이 범위의 %% 이하를 포함하고 더 길 수 없다고 가정할 수 있습니다(예: 10포인트). 그냥 자연에서 (자연에 대한 추측). 이 같은 :-)
어떤 데이터로 작업하고 무엇을 위해 사용하고 싶은지 알아야 합니다.
나는 그 생각을 이해하지만, 나는 베어 가격이 아니라 지표를 취하고 싶습니다. 다른 지표와 함께 그들이 떨어지는 영역의 형태로 관계를 수립하려고 노력합니다. 8 개 중 5 개가 서로 가깝다고 가정 해 봅시다. 그래서 거기에서 저항을 기대할 수 있습니다.
저항의 "구름"이 의미하는 바가 전혀 명확하지 않습니다. 그러나 나는 또한 가격대별로 극한 밀도 카운터를 사용하려고했습니다. 내 결론은 정반대입니다. 가격 수준에서 대부분의 극단값 클러스터는 이제 막 극복되고 있습니다. 그리고 그러한 축적이 더 조밀할수록 더 결정적인 돌파구입니다. 그러나 이 클러스터의 가격 행동은 대부분 무작위이기 때문에 이 요소를 내 Expert Advisor에 적용하기에는 너무 약하다고 생각했습니다.
물론 그렇다고 해서 내가 옳다는 것은 아니다. 아마도 당신은 다른 것을 생각해 낼 것입니다.
그러나 이 "클라우드"에 대한 복잡한 기준 선택을 처리하는 대신 필터와 기록 깊이를 추가하는 것이 더 효율적입니다.
"무엇과 어떤 창에서 극한 밀도의 평균값 - 설명해주세요. "
- 우리의 맥락에서 시간에 극한의 "밀도"가 있음이 밝혀졌습니다. 반전이 특정 시간 이후에 주로 발생하는 경우 - 내 옵션, 반전(극한값)이 발생할 때 가격(수준)에서의 "밀도"(내 경험상 발생하지 않음) 주로 특정 가격 - 귀하의 옵션입니다. 저것들. X 스케일과 Y 스케일의 밀도.
"창"에 관해서는 - 나는 그것을 정의하지 않고, 최적화는 그것을 정의합니다, 그것은 나와 아무 관련이 없는 것과 같습니다 -). 최적화는 기록의 깊이와 카운터의 범위를 앞뒤로 선택합니다.
나는 당신을 이해합니다 - 내가 정말로 당신을 이해한다면 그것은 가격 극단에 관한 것이 아닙니다. 요점은 차트 전체에 포인트를 표시하는 지표가 있다는 것입니다. 포인트 - 잠재적 저항 - 행동 예측, 이러한 포인트가 누적되어 구름을 형성하면 시장에 대한 투쟁이 있을 것입니다 - 추세 반전 또는 가속 , 그러나 나에게 이것은 확실하지 않습니다. 즉 , 포지션 을 청산하고 다음 가격에 어떤 일이 일어나는지 확인해야 함을 의미합니다.