mA는 좋은 무게입니다. 그리고 꿈은 간단합니다. 항상 추세와 거래하고 가격보다 훨씬 부드러운 파도만 예측하는 것입니다. nsdt에서 신경망을 사용한 실험에서 ma를 이동하여 미래에 거의 모든 기간의 성배 를 1bar씩 얻을 수 있는 방법을 기억합니다. 그러나 0.999의 상관 관계를 가진 동일한 ma가 신경망에 의해 예측되면 잡담이나 하수구 중 하나.
얇아진 엄마는 시도했지만 논리조차 essno입니다. 막대가 자주 위아래로 번갈아 가며 나타나는 것 같습니다. 기간을 늘리지 않고 마우스를 만들 수 있지만 막대 이후 또는 2 이후이지만 기간은 더 짧습니다. 거기에 새롭고 새로운 매개 변수를 구동하는 간단한 방법을 사용하는 것이 편리했습니다 ... 심지어 흥미로워 보였습니다)))) 그러나 돈을 찾지 못했습니다. 예를 들어 평소와 같이 막대를 통해 평소와 다시 평소대로, 예를 들어 2 후에 다시 원을 그리며 교대로하는 것이 아름다웠습니다))
mA는 좋은 무게입니다. 그리고 꿈은 간단합니다. 항상 추세와 거래하고 가격보다 훨씬 부드러운 파도만 예측하는 것입니다. nsdt에서 신경망을 사용한 실험에서 ma를 이동하여 미래에 거의 모든 기간의 성배를 1bar씩 얻을 수 있는 방법을 기억하지만 신경망에서 상관 관계가 0.999인 동일한 ma를 예측하면 잡담이나 하수구 중 하나.
얇아진 엄마는 시도했지만 논리조차 essno입니다. 막대가 자주 위아래로 번갈아 가며 나타나는 것 같습니다. 기간을 늘리지 않고 마우스를 만들 수 있지만 막대 이후 또는 2 이후이지만 기간은 더 짧습니다. 거기에 새롭고 새로운 매개 변수를 구동하는 간단한 방법을 사용하는 것이 편리했습니다 ... 심지어 흥미로워 보였습니다)))) 그러나 돈을 찾지 못했습니다. 예를 들어 평소와 같이 막대를 통해 평소와 다시 평소대로, 예를 들어 2 후에 다시 원을 그리며 교대로하는 것이 아름다웠습니다))
NS는 TF 1m에서 5m를 성공적으로 위협합니다. 종소리 없이 국회만 써도 거기엔 이미 약간의 돈이 있다.
아마도 MA-Neck 및 고정 슬라이딩 창의 사용과 같은 주기성을 완전히 피하려고 노력할 가치가 있습니다. 이를 위한 기반과 관련된 별도의 고려사항이 있습니다 :-)
나는 아직 정확히 모릅니다 :-) 수렴 + 발산 지그재그에 적용되는 주요 구성 요소의 방법을 중심으로 생각이 회전합니다.
수렴하는 "지그재그"는 매우 간단하게 구축됩니다. 매우 큰 간격(거의 사용 가능한 전체 기록에 대해)에서 min,max가 검색되고 지그재그의 첫 번째 무릎을 형성합니다. 그런 다음 다음 극값이 검색되는 식입니다. 그것은 문자 그대로 몇 번 회전하고 "hello present"로 매우 빠르게 수렴됩니다. 그 수치는 매우 친숙한 것으로 판명되었습니다. 이는 exp에서 퇴색하는 것 같습니다. 배음. 보간 및 구성 요소로 분해할 수 있습니다.
역방향 패스는 "발산하는 지그재그"와 그 구성 요소를 제공합니다. 이론적으로 양쪽 지그재그의 구성 요소를 제거하면 노이즈가 적은 성능을 얻을 수 있습니다.
아마도 MA-Neck 및 고정 슬라이딩 창의 사용과 같은 주기성을 완전히 피하려고 노력할 가치가 있습니다. 이를 위한 기반과 관련된 별도의 고려사항이 있습니다 :-)
얼마나 정확히, 나는 아직 모른다 :-) 수렴 + 발산 지그재그에 적용되는 주요 구성 요소의 방법을 중심으로 생각이 회전합니다.
수렴 "지그재그"는 매우 간단하게 구축됩니다. 매우 큰 간격(거의 사용 가능한 전체 기록에 대해)에서 min,max가 검색되고 지그재그의 첫 번째 구간을 형성합니다. 그런 다음 다음 극값이 검색되는 식입니다. 그것은 문자 그대로 몇 번 회전하고 "hello present"로 매우 빠르게 수렴됩니다. 그 수치는 매우 친숙한 것으로 판명되었습니다. 이는 exp에서 퇴색하는 것 같습니다. 배음. 보간 및 구성 요소로 분해할 수 있습니다.
역방향 패스는 "발산하는 지그재그"와 그 구성 요소를 제공합니다. 이론적으로 양쪽 지그재그의 구성 요소를 제거하면 노이즈가 적은 성능을 얻을 수 있습니다.
MA가 펼쳐졌을 때 이미 거래 입력이 늦었다고 자신 있게 말할 수 있습니다. 그렇습니다.
6개월 이상 지속되는 트렌드가 있는데 진입하지 않겠습니까? 어, ... 늦었어, 알았어, 내년에 갈게, 어쩌면 극한값을 잡을지도 몰라. 하지만 올해는 이미 다 가버렸어, 내가 늦었어.)))
6개월 이상 지속되는 트렌드가 있는데 진입하지 않겠습니까? 어, ... 늦었어, 알았어, 내년에 갈게, 어쩌면 극한값을 잡을지도 몰라. 하지만 올해는 이미 다 가버렸어, 내가 늦었어.)))
귀하의 자본(주로 거래량 및 자금 및 위험 정책)으로 인해 반년 동안 포지션을 유지할 수 있다면 기다릴 수 있습니다 :-) 그리고 그렇지 않다면 연간 추세도 실제로 당신을 괴롭히지 않습니다.
mA는 좋은 무게입니다. 그리고 꿈은 간단합니다. 항상 추세와 거래하고 가격보다 훨씬 부드러운 파도만 예측하는 것입니다. nsdt에서 신경망을 사용한 실험에서 ma를 이동하여 미래에 거의 모든 기간의 성배 를 1bar씩 얻을 수 있는 방법을 기억합니다. 그러나 0.999의 상관 관계를 가진 동일한 ma가 신경망에 의해 예측되면 잡담이나 하수구 중 하나.
얇아진 엄마는 시도했지만 논리조차 essno입니다. 막대가 자주 위아래로 번갈아 가며 나타나는 것 같습니다. 기간을 늘리지 않고 마우스를 만들 수 있지만 막대 이후 또는 2 이후이지만 기간은 더 짧습니다. 거기에 새롭고 새로운 매개 변수를 구동하는 간단한 방법을 사용하는 것이 편리했습니다 ... 심지어 흥미로워 보였습니다)))) 그러나 돈을 찾지 못했습니다. 예를 들어 평소와 같이 막대를 통해 평소와 다시 평소대로, 예를 들어 2 후에 다시 원을 그리며 교대로하는 것이 아름다웠습니다))
mA는 좋은 무게입니다. 그리고 꿈은 간단합니다. 항상 추세와 거래하고 가격보다 훨씬 부드러운 파도만 예측하는 것입니다. nsdt에서 신경망을 사용한 실험에서 ma를 이동하여 미래에 거의 모든 기간의 성배를 1bar씩 얻을 수 있는 방법을 기억하지만 신경망에서 상관 관계가 0.999인 동일한 ma를 예측하면 잡담이나 하수구 중 하나.
얇아진 엄마는 시도했지만 논리조차 essno입니다. 막대가 자주 위아래로 번갈아 가며 나타나는 것 같습니다. 기간을 늘리지 않고 마우스를 만들 수 있지만 막대 이후 또는 2 이후이지만 기간은 더 짧습니다. 거기에 새롭고 새로운 매개 변수를 구동하는 간단한 방법을 사용하는 것이 편리했습니다 ... 심지어 흥미로워 보였습니다)))) 그러나 돈을 찾지 못했습니다. 예를 들어 평소와 같이 막대를 통해 평소와 다시 평소대로, 예를 들어 2 후에 다시 원을 그리며 교대로하는 것이 아름다웠습니다))
NS는 TF 1m에서 5m를 성공적으로 위협합니다. 종소리 없이 국회만 써도 거기엔 이미 약간의 돈이 있다.
예, 모자는 돈이 아니라 거기에 있습니다.))) 비교하여, 타이트한 ma가 어리석게도 예측 기간으로 이동하는 경우.
결론 - 거의 모든 돈은 접근할 수 없는 전환점에 있습니다.
아마도 MA-Neck 및 고정 슬라이딩 창의 사용과 같은 주기성을 완전히 피하려고 노력할 가치가 있습니다. 이를 위한 기반과 관련된 별도의 고려사항이 있습니다 :-)
나는 아직 정확히 모릅니다 :-) 수렴 + 발산 지그재그에 적용되는 주요 구성 요소의 방법을 중심으로 생각이 회전합니다.
수렴하는 "지그재그"는 매우 간단하게 구축됩니다. 매우 큰 간격(거의 사용 가능한 전체 기록에 대해)에서 min,max가 검색되고 지그재그의 첫 번째 무릎을 형성합니다. 그런 다음 다음 극값이 검색되는 식입니다. 그것은 문자 그대로 몇 번 회전하고 "hello present"로 매우 빠르게 수렴됩니다. 그 수치는 매우 친숙한 것으로 판명되었습니다. 이는 exp에서 퇴색하는 것 같습니다. 배음. 보간 및 구성 요소로 분해할 수 있습니다.
역방향 패스는 "발산하는 지그재그"와 그 구성 요소를 제공합니다. 이론적으로 양쪽 지그재그의 구성 요소를 제거하면 노이즈가 적은 성능을 얻을 수 있습니다.
하지만 그게 다야, 내 생각을 공유하는 것뿐 :-)
아마도 MA-Neck 및 고정 슬라이딩 창의 사용과 같은 주기성을 완전히 피하려고 노력할 가치가 있습니다. 이를 위한 기반과 관련된 별도의 고려사항이 있습니다 :-)
얼마나 정확히, 나는 아직 모른다 :-) 수렴 + 발산 지그재그에 적용되는 주요 구성 요소의 방법을 중심으로 생각이 회전합니다.
수렴 "지그재그"는 매우 간단하게 구축됩니다. 매우 큰 간격(거의 사용 가능한 전체 기록에 대해)에서 min,max가 검색되고 지그재그의 첫 번째 구간을 형성합니다. 그런 다음 다음 극값이 검색되는 식입니다. 그것은 문자 그대로 몇 번 회전하고 "hello present"로 매우 빠르게 수렴됩니다. 그 수치는 매우 친숙한 것으로 판명되었습니다. 이는 exp에서 퇴색하는 것 같습니다. 배음. 보간 및 구성 요소로 분해할 수 있습니다.
역방향 패스는 "발산하는 지그재그"와 그 구성 요소를 제공합니다. 이론적으로 양쪽 지그재그의 구성 요소를 제거하면 노이즈가 적은 성능을 얻을 수 있습니다.
하지만 그게 다야, 내 생각을 공유하는 것뿐 :-)
IMHO, 동일한 채널 전략의 변형을 얻습니다.
어디선가 STRATEGY라는 단어를 본 적이 있습니까? 없는듯..
글쎄, 이것을 기반으로 전략을 세우지 않으면 작동하지 않습니다.)