확인하셨나요? 적어도 다른 기간에 대한 틱 수를 추가하기 위해. 여하튼, 나는 기억한다, 나는 터미널에서 15분과 15분을 소요했다. 한 15분 동안의 틱 수("볼륨" 표시기에 대해 이야기하는 경우)는 동일한 아카이브에서 동일한 15분 동안의 틱 수(분)의 합과 전혀 같지 않습니다. .
확인하셨나요? 적어도 다른 기간에 대한 틱 수를 추가하기 위해. 여하튼, 나는 기억한다, 나는 터미널에서 15분과 15분을 소요했다. 한 15분 동안의 틱 수("볼륨" 표시기에 대해 이야기하는 경우)는 동일한 아카이브에서 동일한 15분 동안의 틱 수(분)의 합과 전혀 같지 않습니다. .
어떻게 지내세요?
확인은 안하고 차트에서 H1틱 데이터만 가져왔습니다. 그러나 다른 섹션에 대한 틱 플로우 차트의 구조는 유사합니다. 즉, 특정 패턴이 있음을 의미합니다.
블라디미르 :
여하튼, 나는 기억한다, 나는 터미널에서 15분과 15분을 소요했다. 한 15분 동안의 틱 수("볼륨" 표시기에 대해 이야기하는 경우)는 동일한 아카이브에서 동일한 15분 동안의 틱 수(분)의 합과 전혀 같지 않습니다. .
같은 일을 해서 정말 다른 결과를 얻었던 걸로 기억합니다. 그들이 원하는 대로 그림을 그리는 것 같습니다.
Renat Akhtyamov : 몸의 평균, 아래쪽 및 위쪽 그림자를 계산하는 것이 훨씬 더 흥미 롭습니다.
할 수 있다. 지난 9년 동안의 기간이 사용되었으며 60,000개 이상의 막대가 있습니다. 이보다 더 나은 기록이 없습니다. 가지고 있는 사람이 있으면 전체 기록이 포함된 csv 파일을 첨부하세요. 다시 계산할 것입니다. 공식은 새로 삽입할 준비만 되어 있습니다. data) 그래서 얻은 것에서 0.44%의 그림자가 없는 양초, 0.64%의 몸체가 없는 양초, 3.48%의 위쪽 그림자가 없는 양초, 4.43%의 아래쪽 그림자가 없는 양초입니다.
이것은 하루 동안의 포인트로 모든 막대의 하루 평균 값입니다. 행 1,2,3 은 히스토그램에서와 같이 위쪽 그림자, 몸체, 아래쪽 그림자입니다.
H1 말씀하시는건가요?
예, EURUSD H1, 대형 TF에서도 +/- 1%, 다른 상품에서는 그림이 다릅니다.
평균에서 틱 흐름 강도의 편차는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.
[유량] = ([현재 막대의 눈금 수] - [지난 100개 막대의 평균 눈금 수])/ [마지막 100개 막대의 평균 눈금 수]
잘 ? ...
유진, 데이터는 어디서 얻나요?
확인하셨나요? 적어도 다른 기간에 대한 틱 수를 추가하기 위해. 여하튼, 나는 기억한다, 나는 터미널에서 15분과 15분을 소요했다. 한 15분 동안의 틱 수("볼륨" 표시기에 대해 이야기하는 경우)는 동일한 아카이브에서 동일한 15분 동안의 틱 수(분)의 합과 전혀 같지 않습니다. .
어떻게 지내세요?
유진, 데이터는 어디서 얻나요?
확인하셨나요? 적어도 다른 기간에 대한 틱 수를 추가하기 위해. 여하튼, 나는 기억한다, 나는 터미널에서 15분과 15분을 소요했다. 한 15분 동안의 틱 수("볼륨" 표시기에 대해 이야기하는 경우)는 동일한 아카이브에서 동일한 15분 동안의 틱 수(분)의 합과 전혀 같지 않습니다. .
어떻게 지내세요?
확인은 안하고 차트에서 H1틱 데이터만 가져왔습니다. 그러나 다른 섹션에 대한 틱 플로우 차트의 구조는 유사합니다. 즉, 특정 패턴이 있음을 의미합니다.
블라디미르 :
여하튼, 나는 기억한다, 나는 터미널에서 15분과 15분을 소요했다. 한 15분 동안의 틱 수("볼륨" 표시기에 대해 이야기하는 경우)는 동일한 아카이브에서 동일한 15분 동안의 틱 수(분)의 합과 전혀 같지 않습니다. .
같은 일을 해서 정말 다른 결과를 얻었던 걸로 기억합니다. 그들이 원하는 대로 그림을 그리는 것 같습니다.
진드기 흐름의 강도에 대한 분석은 1년, 월, 일과 같은 다양한 시간 간격에서 안정적인 패턴을 보여주었습니다.
그러나 시간당 변동성은 어떻습니까? 알아 보자.
연구 번호 2 - 목표는 시간에 따른 평균값에서 시간당 변동성의 편차를 결정하는 것입니다.
평균값의 기간은 100시간으로 정의됩니다.
유사한 공식을 사용하여 평균에서 변동성의 편차를 계산하지만 틱 대신 막대의 R = (High - Low) H1 범위를 사용합니다.
R_value = ([현재 막대 스윙] - [지난 100개 막대에 대한 평균 스윙])/ [ 지난 100개 막대에 대한 평균 스윙 ]
이제 슬라이딩 창을 통해 필요한 데이터를 수집합니다. 얻은 값을 시간별 시간별 변동성 편차의 합을 관측 횟수로 별도로 나누어 처리합니다.
우리는 얻은 결과의 그래프를 봅니다.
보시다시피 그래프의 구조는 1번 연구와 동일합니다. 불변성은 또한 전체 기록, 월, 요일과 같은 다양한 시간 간격으로 표시됩니다. 결과로 판단하는 가장 변동이 심한 시간은 09:00 - 19:00(서버 시간 UTC + 2, 여름 UTC + 3),
확인은 안하고 차트에서 H1틱 데이터만 가져왔습니다. 그러나 다른 섹션에 대한 틱 플로우 차트의 구조는 유사합니다. 즉, 특정 패턴이 있음을 의미합니다.
같은 일을 해서 정말 다른 결과를 얻었던 걸로 기억합니다. 그들이 원하는 대로 그림을 그리는 것 같습니다.
자신이 믿지 않는 연구를 위해 데이터를 가져오는 이유는 무엇입니까?
그들로부터 도출된 결론을 믿는 데 어떤 이유가 있다고 생각합니까?
차트는 틱, 볼륨, OHLC -> 활동이 유사합니다.
흥미로운 점을 발견했습니다. 평균 촛대의 몸체는 51%를 약간 넘습니다. 즉, 순전히 통계적으로 가정할 수 있습니다) 새 촛대 가 시가의 51%를 약간 넘는 범위 에서 닫힙니다)
차트는 틱, 볼륨, OHLC -> 활동이 유사합니다.
흥미로운 점을 발견했습니다. 평균 촛대의 몸체는 51%를 약간 넘습니다. 즉, 순전히 통계적으로 가정할 수 있습니다) 새 촛대 가 시가의 51%를 약간 넘는 범위 에서 닫힙니다)
요점은 작습니다 - 미지(성형되지 않은 양초에서) 최소, 최대 및 양초 색상을 결정합니다. "촛불" 내부에서 가격은 대략 두 "패턴" 중 하나에 따라 움직입니다.
양초 자체 내부에 동일한 패턴으로 더 많은 양초를 만들 수 있습니다...
자신이 믿지 않는 연구를 위해 데이터를 가져오는 이유는 무엇입니까?
그들로부터 도출된 결론을 믿는 데 어떤 이유가 있다고 생각합니까?
글쎄요, 보시다시피 틱 차트(실험 1)와 변동성 차트(범위 높음-낮음, 경험 2)가 비슷하여 논리적이므로 틱의 합이 낮은 TF와 일치하는지 여부는 그렇지 않습니다. 중요한. 아마 ... ))
누구나 그러한 실험을 반복하고 결론을 내릴 수 있습니다.
받은 정보를 사례의 이익을 위해 또는 이익 없이 사용하는 방법에 대해 논의하는 것이 더 낫습니다.
몸의 평균, 아래쪽 및 위쪽 그림자를 계산하는 것이 훨씬 더 흥미 롭습니다.
할 수 있다. 지난 9년 동안의 기간이 사용되었으며 60,000개 이상의 막대가 있습니다. 이보다 더 나은 기록이 없습니다. 가지고 있는 사람이 있으면 전체 기록이 포함된 csv 파일을 첨부하세요. 다시 계산할 것입니다. 공식은 새로 삽입할 준비만 되어 있습니다. data) 그래서 얻은 것에서 0.44%의 그림자가 없는 양초, 0.64%의 몸체가 없는 양초, 3.48%의 위쪽 그림자가 없는 양초, 4.43%의 아래쪽 그림자가 없는 양초입니다.
이것은 하루 동안의 포인트로 모든 막대의 하루 평균 값입니다. 행 1,2,3 은 히스토그램에서와 같이 위쪽 그림자, 몸체, 아래쪽 그림자입니다.