Pi Cycle Top Indicator

Existe un indicador muy sencillo y sorprendentemente eficaz llamado Pi Cycle, que empieza a dar el primer aviso. Merece la pena echarle un vistazo, para no perderse el elefante gigante en el salón)).

¿Qué es Pi Cycle?

Pi Cycle es un indicador muy simple creado por el analista Philip Swift . Tiene en cuenta dos (DMA sesgada medias móviles ):
  • Media de 350 días x 2
  • Media de 111 días
Ambos pueden considerarse indicadores a largo plazo. El segundo es obviamente más sensible a los cambios actuales del mercado, ya que tiene en cuenta un menor rango de fechas.

El principal argumento a favor de este indicador es muy claro: siempre que la media de 111 días cruza la media de 350 días multiplicada por 2. Esta es la señal del pico del ciclo del bitcoin.

A este indicador se le denomina"Marca Negra del Bitcoin".

Evolución histórica

En un ciclo que alcanzó su punto máximo a finales de 2013, el ciclo Pi predijo con mucha precisión el final de la subida. Y lo hacía en dos ocasiones. En abril de 2013, cuando Bitcoin alcanzó su primer máximo importante, las dos medias móviles mencionadas se cruzaron 5 días antes de su máximo de 259 dólares.

Picos anteriores

En toda la historia de las estadísticas, el indicador Pi solo dio señales dos veces: en 2013 y en 2017. En ambos casos, Bitcoin formó un máximo a los cinco días de cruzar

Características de esta versión

El indicador está diseñado inicialmente solo para Bitcoin y el gráfico diario.

Pero en esta versión, el multiplicador y el divisor de las medias se muestran en la configuración. Esto hace posible configurar este indicador para otros marcos de tiempo también.
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Scalper Inside PRO te ayuda a analizar la tendencia intradía y a planificar la operación antes de entrar al mercado. Su base son tres estrategias exclusivas para leer el mercado con más precisión. Cuando aparece una señal, el indicador evalúa automáticamente la dirección del movimiento y calcula los niveles clave, así ves de antemano el posible punto de entrada, el stop-loss esperado y varios niveles de toma de ganancias. Una estadística de rendimiento detallada muestra cómo se comportaron los d
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Yogesh Gajjar
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Yogesh Gajjar 2021.05.16 08:02 
 

It is very useful but same concept to be develop for stocks and currency market and that too it should work on lower timeframe .

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