그냥 생각 - 내부 ... 테이프 읽기
페이지 1 중 912 12 마지막마지막
결과 1 - 10 / 16

실: 그냥 생각 - 내부 ... 테이프 읽기

  1. #1
    모두들 안녕 ...

    ... 많은 EA로 전환 될 수있는 두 가지의 흥미로운 개념이 존재하며 J. Welles Wilder Jnr (1978)의 ”Technical Trading Systems의 새로운 개념”이라는 책에서 자세히 설명되어 있습니다.

    더 복잡한 반응 추세 시스템은 거래 범위 내에서 작동하는 거래 시스템과 함께 가상 계단을 계속 사용하도록 요구합니다.

    가장 단순한 추진력 개념은 종이 트레이딩 (Excel)에서 정교하고 시간별 테스트 (Dax 인덱스)를 수행하는 스캘핑 방법입니다.

    egy (테이프 읽기 모델)는 엔트리, 목표 가격 및 종료 시점의 정지 손실을 계획하여 각 세션의 최고, 최저 및 최단 시간을 (엑셀에서) 상세하게 설명합니다

    최고의 이익 요인을 선택할 수있는 조합이 많기 때문에 egy의 아이디어는 매우 흥미 롭습니다.

    어느 것이 가장 좋은 조합입니까?

    한 달에 한 달에 무작위로 결과가 나오는 몇 개가 있습니까?

    작곡가의 창조적 인 아이디어를 드러내는 체스 문제처럼, 열쇠가 존재한다면 (?!) 놀랄 수도 있습니다 ...

  2. #2

  3. #3
    이 스레드가 acros에 왔습니다. 오늘 저녁에 더 많은 내용을 읽겠습니다. 나는 네가 거래 시스템과 아이디어를 더 잘 이해할 수 있도록 Dax와 IM을 거래하는 것을 보았다. Carpe Diem에 게시하는 귀하의 차트는 정말 꽉 찼습니다. 처음에는 그 부분을 보지 못했기 때문에 주로 당신이 가지고있는 모든 내부를 이해했기 때문에 시간이지나면서 당신의 예측이 점점 더 세게 보입니다! 좋은 일을 계속하고 그 부분을 계속 공유하십시오!

  4. #4
    오늘의 ofcourse ... 예외를 제외하고 나는 he 'd가 그것을 말하는 다른 방법을 말할 때 전형적이다! Dax는 단지 12746을 기다리고 당신이 예측 한 12710을 뛰었습니다. 아무리해도 내가 잘 모르는 시스템을 잘 이해한다고 생각한다. 지금까지 시장 프로필을 이해하면 시장을 가장 잘 이해할 수 있다고 말해야합니다. 하지만 어업을 좋아하기 때문에 당신의 시스템에 대한 연구를 할 것입니다.

  5. #5
    3 첨부 파일 ... 그리고 체스에서 상대방이 게임에서 어떻게 싸우고 있는지 ... ... 그래서 거래에서 주인공 (구매자와 판매자)이 결과를 주장 할 수있는 에셔 논리를 반대하는 현실을 상상해보십시오. .
    https://www.koreaforex.kr/bitcoin-cr...lockchain.html

    https://www.koreaforex.kr/general-fo...mendation.html

  6. #6
    ... 내가 공유하는 아이디어는 ... 원래 모델을 변형시키는 것입니다. ... J. Welles Wilder Jnr (1978)의 기술 거래 시스템의 새로운 개념은 ... 더블 테스트 (반대 논리의 : 바다 종 및 오리) ... Dax 지수 (1 시간) PS egy의 아이디어는 매우 흥미 롭습니다. 왜냐하면 최고의 이익 요인을 선택하는 조합이 많기 때문입니다 ... 어느 것이 가장 좋습니다 ... (존재한다면) (?!)?

  7. #7
    ... 문제는 언제나 시장이 무작위로 움직이는가 ... 아니면 논리 (본질이 알고리즘화 될 수 있는가?)를 통해 움직이는가?

  8. #8
    가장 단순한 추진력 개념은 종이 트레이딩 (Excel)에서 정교하고 시간별 테스트 (Dax 인덱스)를 수행하는 스캘핑 방법입니다. egy (테이프 읽기 모델)는 엔트리, 목표 가격 및 종료 시점의 정지 손실을 계획하여 각 세션의 최고, 최저 및 최단 시간을 (엑셀에서) 상세하게 설명합니다

  9. #9
    ... 엑셀 시트에 대한 설명 ... (A) 첫 번째 열 (날짜 및 시간) (B) 두 번째 열 (mf (-1) = cl1-cl0)은 모멘텀 팩터 (-1) (D) 4 번째 열 (이전 열과 마지막 열 사이의 차이) (C) 3 열 (mf (-3) = cl3-cl0)은 모멘텀 팩터 (-3) (E) 제 5 열 (H2 = 하이 (# 7820; 2))은 H (2) av (H3 = 하이 (# 7820; (F) 6 번째 열 (L3 = 낮음 (# 7820; 3))은 L (2) av (3 개 최저 사이의 평균) (G) 7 번째 열 (L2 = L (2) av (낮은 쪽과 이전 쪽의 평균) 8 번째 9 번째 10 번째 열 (High, Low, Close) 11 번째 열 (mf (2) = cl2-cl0 )는 MomentumFactor (2)입니다 (닫기와 이전 두 차이점). 12 번째 열 (TR)은 True Range (11 번째, 12 번째, 13 번째 열 사이의 최대 값 (N) 14 번째 열 (ATR2)은 평균 (2) 참 범위 (TR1과 TR0 사이의 평균) 15 번째 열 (ATR3)은 평균 (3) 참 범위 (H1-L1)은 방금 결정된 고가와 저 가격의 차이입니다. 16 번째 열 (H1-CL0)은 방금 끝난 고가와 이전 폐점 간의 차이입니다. 17 번째 열 (L1-CL0)은 (H L CL)3은 로우, 하이 및 클로저 간의 평균입니다. 19 번째 컬럼 (# 7820; 2)는 평균값 (18 번째 열)과 이전 값 사이의 평균값입니다. (T) 20 번째 열 (# 7820; 3)은 3 개의 평균 (18 번째 열) 사이의 평균입니다. (U) 21 번째 열 (lowr mf2)은 (W) 23 번째 열 (Tbp mf1)이 close lowr mf1 (J 열 v) 인 경우, 이전 데이터 3 개 (2 번째 열) 사이의 최소값 (V) 22 번째 열 (lowr mf1) ) (Y 열 25 번째 열 (TbOrig)) 닫기 (-2) mf (-2) (J 열 k) (X 열 24 번째 열 (Tbp mf2) (AB) 28 번째 열 (Tbp mf1)은 이전 데이터 (2 번째 열)의 최대 값입니다. (AC) 29 번째 열 (Tbp mf2)은 클로즈 하이어 mf2 (J 열 z) 30 번째 열 (hl % v) (변동성)은 % (높음 (# 8211; 낮음) # 8211; 평균 (h1))평균 (h1) 3 번째 이전 데이터 (2 번째 열)와 32 번째 열 (close (0) AE (1)) 사이의 최소값은 (AE = U) 31 번째 열 (min Mf (-2) (AH) 34 번째 열 (Mm)은 비율 1AG이다. (AI) 35 번째 열 (% m) (AJ = Z) 36 번째 열 (MaxMF (-2))(AL) 38 번째 열 (% M)은 비율 (close-AM)AM (AM)은 3 이전 데이터 (2 번째 열) 사이의 최대 값입니다. (AK) 37 번째 열 (Mm39 번째 열 (close (0) AJ (1))은 AC 열과 유사하지만 동일하지는 않습니다

  10. #10
    정교화 과정에서 Excel 스프레드 시트는 MomentumFactor (1) (닫기와 이전 사이의 차이) MF (2) (앞의 닫음과 두 개의 닫지 사이의 차이), mf (1) 낮은 값 및 mf (1) 더 낮은 mf (2)와 mf (2) 높은 TrendPointBalance (TPB) 낮은 (closeprice (지금보다 이전에 2closeprice)의 합) 8,9,10에 대해서만 mf (TPB)가 높을 때 (클로페 프레이즈 (지금보다 이전에 2 시간 큼)의 합) mf (1)가 높을 때 % M과 % m 상대 비율 : 주문을 사고 파는 필터 피벗 포인트 atr2, ma2, High2, Low2 ...의 조합 (PF를 최적화하기 위해 다시 테스트 됨)

게시 권한

  • You may not post new threads
  • You may not post replies
  • You may not post attachments
  • You may not edit your posts
  •  
쿠키 정책
쿠키 정책: koreaforex 웹사이트는 쿠키를 사용하며, 웹사이트를 사용자는 쿠키 사용에 동의하는 것입니다. 자세한 정보는 '쿠키 공개' 를 읽어주십시오.