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11+ 년도
경험
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제품
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297
데몬 버전
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거래 신호
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구독자
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💎 The simplest Neural Network Coding Guide : https://www.mql5.com/en/blogs/post/752324
💎 The simplest DLL for mql5 Coding Guide : https://www.mql5.com/en/blogs/post/753426
💎 Harmonic patterns scanner for MT5 : https://www.mql5.com/en/market/product/51212
💎 Similar price action candlestick patterns indicator for MT5 : https://www.mql5.com/en/market/product/133318
💎 Fibonacci Sonar indicator : https://www.mql5.com/en/market/product/133627
💎 Chart projection indicator : https://www.mql5.com/en/market/product/5569
💎 Youtube : https://www.youtube.com/@lorentzor1938
◼️ Short Video Presentation with no sound (if you dont want to read all that) :
https://www.youtube.com/watch?v=jJ8kzL5Wusk
Instant demo downloads ,wont need to register anything ,the demos have a nag screen on start for about 30seconds ,then it disappears :
◼️ Download Free Demo For MT4 : https://c.mql5.com/6/908/Voenix_Demo_MT4.ex4
◼️ Download Free Demo For MT5 : https://c.mql5.com/6/908/Voenix_Demo_MT5.ex5
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The scanner contains the following patterns :
✔️ ABCD pattern
✔️ Gartley pattern
✔️ Bat pattern
✔️ Cypher pattern
✔️ 3Drives pattern
✔️ Black Swan pattern
✔️ White Swan pattern
✔️ Quasimodo pattern or Over Under pattern
✔️ Alt Bat pattern
✔️ Butterfly pattern
✔️ Deep Crab pattern
✔️ Crab pattern
✔️ Shark pattern
✔️ FiveO pattern
✔️ Head And Shoulders pattern
✔️ Ascending Triangle pattern
✔️ One Two Three pattern
and 8 custom patterns .
✔️ Expert Advisor
✔️ MT4
✔️ MT5
✔️ MultiSymbol
✔️ MultiTimeframe
✔️ AutoTrades
✔️ Control From One Chart
✔️ Never Repaints
고조파 패턴 스캐너 및 상인. 일부 차트 패턴도 포함된 패턴: 패턴 패턴 가틀리 패턴 박쥐무늬 사이퍼 패턴 3드라이브 패턴 블랙 스완 패턴 화이트 스완 패턴 콰지모도 패턴 또는 오버 언더 패턴 Alt 박쥐 패턴 나비 패턴 깊은 게 패턴 게 패턴 상어 패턴 파이브오 패턴 헤드앤숄더 패턴 오름차순 삼각형 패턴 하나 둘 셋 패턴 그리고 8개의 커스텀 패턴 Voenix는 25개의 차트 및 피보나치 패턴을 지원하는 다중 시간 프레임 및 다중 쌍 고조파 패턴 스캐너입니다. 사용자 정의 블록 광학 알고리즘을 사용하여 재도장하지 않고 확인 단계에 의존하지 않고 가능한 패턴을 신속하게 발견할 수 있습니다(지그재그 계산과 달리 ). 선택한 패턴을 자동으로 거래하거나 알림을 보내거나 쉽게 액세스하고 평가할 수 있도록 테이블에 수집할 수 있습니다. 거래는 최대 3개의 이익 목표를 가질 수 있으며, 각 목표에서 마감된 주문 비율의 차이입니다. 간단한 단계 후행 기능도 사용할 수 있습니다. 각 패턴은
https://c.mql5.com/6/966/Similar_Price_Action_MQL4_Demo__1.ex4
💎 Similar price action MT5 free download for EURUSD :
https://c.mql5.com/6/966/Similar_Price_Action_MQL_Demo__1.ex5
💎 Similar price action basic showcase :
https://www.youtube.com/watch?v=Shzdwm_UUTo
☕️
피보나치 소나 피보나치 소나에는 28개의 심볼과 7개의 타임프레임에서 수집한 가격 액션 패턴의 내부 라이브러리가 있습니다. 각 패턴은 2개의 면으로 나뉩니다. 이전 면과 이후 면입니다. 피보나치 소나는 이전 면을 사용하여 유사한 패턴을 인식합니다. 가장 최근의 가격 액션(언제나)부터 가장 최신 막대의 오픈 가격까지 라이브러리를 검색하기 위한 이전 면으로 사용됩니다. 이후 면은 각 패턴에서 본 모든 활동의 집계를 보유합니다. 여기서 피보나치 용어가 등장합니다. 과거에 각 패턴의 모든 인스턴스가 오픈된 것에서 피보나치 시퀀스에서 오픈 가격 위아래의 가격 수준을 배치했습니다. 그런 다음 가격 수준에 도달한 횟수를 측정했습니다. 가격 수준에 도달한 횟수를 개별 가격 패턴에 존재하는 인스턴스 수로 나누면 백분율(%)로 추출할 수 있습니다. 각 패턴에 대해 상위 피보나치 가격과 하위 피보나치 가격에 백분율이 있다고 생각할 수 있습니다. 이를 통해 % 값이 주어진 가격을 찾는 방법이
유사 가격 액션 지표 유사 가격 액션은 선택한 차트 영역과 가능한 한 유사한 캔들스틱 패턴의 과거 시퀀스를 찾습니다. 지표는 선택한 가격 액션 영역의 첫 번째 캔들스틱 바로 앞에서 시작하여 차트의 가장 오래된 첫 번째 막대까지 검색을 수행합니다. 두 시퀀스 간의 유사성을 평가하는 데는 몇 가지 기준이 있습니다. 시퀀스는 길이가 동일해야 합니다. 선택한 영역이 20개의 캔들스틱 너비인 경우 일치하는 결과도 20개의 캔들스틱 너비여야 합니다. 원하는 만큼 많은 캔들을 선택할 수 있습니다. 시퀀스는 고가에서 저가까지의 크기로 시각적으로 비교됩니다. 시퀀스는 시가에서 마감까지의 크기와 방향으로 시각적으로 비교됩니다. 캔들스틱 막대가 한 시퀀스에서는 강세이고 다른 시퀀스에서는 약세이면 점수는 0.0으로 설정됩니다. 시퀀스에는 델타에서 비교되는 빠르고 느린 이동 평균이 있습니다. 델타는 해당 영역 내에서 상대적으로 비교하거나 전체 자산에서 절대적으로 비교할 수 있습니다(상대적 및 절대적
플라워 지표는 주로 추세를 파악하고 스캘핑 또는 일중 거래 전략을 지원하는 데 사용되는 기술 분석 도구입니다. 플라워 지표는 기술적 분석 및 가격 변동 분석을 기반으로 하는 신호 추세 지표입니다. 파란색 꽃은 상승 추세를, 빨간색 꽃은 하락 추세를 나타내는 등 다양한 색상의 꽃을 사용하여 추세를 시각적으로 보여줍니다. 각 레벨은 지지선과 저항선 역할을 할 수 있습니다(+/- 200 레벨과 차트에 나타나는 점을 주의 깊게 살펴보세요). 과매수/과매도 고정 레벨이나 그에 따른 밴드, 또는 둘 다, 또는 둘 중 하나를 돌파할 때 점이 나타나도록 설정할 수 있습니다. 이 지표는 시장의 잠재적 반전을 감지하고 매집/분산 구간을 파악합니다. 모든 상품 및 시간대와 호환되며, 매개변수는 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 각 레벨은 지지선과 저항선 역할을 할 수 있습니다
플라워 지표는 주로 추세를 파악하고 스캘핑 또는 일중 거래 전략을 지원하는 데 사용되는 기술 분석 도구입니다. 플라워 지표는 기술적 분석 및 가격 변동 분석을 기반으로 하는 신호 추세 지표입니다. 파란색 꽃은 상승 추세를, 빨간색 꽃은 하락 추세를 나타내는 등 다양한 색상의 꽃을 사용하여 추세를 시각적으로 보여줍니다. 각 레벨은 지지선과 저항선 역할을 할 수 있습니다(+/- 200 레벨과 차트에 나타나는 점을 주의 깊게 살펴보세요). 과매수/과매도 고정 레벨이나 그에 따른 밴드, 또는 둘 다, 또는 둘 중 하나를 돌파할 때 점이 나타나도록 설정할 수 있습니다. 이 지표는 시장의 잠재적 반전을 감지하고 매집/분산 구간을 파악합니다. 모든 상품 및 시간대와 호환되며, 매개변수는 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 각 레벨은 지지선과 저항선 역할을 할 수 있습니다
If you posted something and you think "nice now that is online" it may not be online , you have to approve it , your post , on your wall.
I feel old man.
☕️
MT5용 신호 이동 평균 Lux 알고리즘 이동 평균 교차 시스템에서 신호선 사용을 위해 특별히 설계된 고유한 이동 평균 지표를 만나보세요. 이 고급 도구는 범위가 좁은 시장에서는 가격에서 벗어나는 반면, 추세가 있는 시장에서는 표준 이동 평균을 면밀히 반영한다는 점에서 차별화됩니다. 이러한 특징은 트레이더가 시장 변동으로 인한 불필요한 노이즈와 잠재적인 과매도를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이동 평균은 범위가 좁은 시장에서는 가격에서 벗어나고, 추세가 있는 시장에서는 일반 이동 평균값에 도달합니다. 이동 평균 교차 전략은 일반적인 추세를 파악하는 데 사용되는 느린 이동 평균인 "신호선"에 의존하는 경우가 많습니다. 이 신호선은 빠른 이동 평균과 함께 사용되어 일반 가격과 신호선의 교차에서 발생할 수 있는 휩소 거래를 걸러냅니다. 제안된 지표는 범위가 좁은 기간 동안 가격에서 벗어나지 않으므로 가격과 신호선 사이에 발생하는 교차 횟수를 효과적으로 줄일 수 있습니다. 가격과 신호선
MT5용 신호 이동 평균 Lux 알고리즘 이동 평균 교차 시스템에서 신호선 사용을 위해 특별히 설계된 고유한 이동 평균 지표를 만나보세요. 이 고급 도구는 범위가 좁은 시장에서는 가격에서 벗어나는 반면, 추세가 있는 시장에서는 표준 이동 평균을 면밀히 반영한다는 점에서 차별화됩니다. 이러한 특징은 트레이더가 시장 변동으로 인한 불필요한 노이즈와 잠재적인 과매도를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이동 평균은 범위가 좁은 시장에서는 가격에서 벗어나고, 추세가 있는 시장에서는 일반 이동 평균값에 도달합니다. 이동 평균 교차 전략은 일반적인 추세를 파악하는 데 사용되는 느린 이동 평균인 "신호선"에 의존하는 경우가 많습니다. 이 신호선은 빠른 이동 평균과 함께 사용되어 일반 가격과 신호선의 교차에서 발생할 수 있는 휩소 거래를 걸러냅니다. 제안된 지표는 범위가 좁은 기간 동안 가격에서 벗어나지 않으므로 가격과 신호선 사이에 발생하는 교차 횟수를 효과적으로 줄일 수 있습니다. 가격과 신호선
So while it may be not probable that a profitable strategy will be shared on the mql market , in trading view it is impossible by design (if the author knows the strategy is profitable)
Can you post a profitable strategy on both platforms by accident ? Yes
Is someone with a proprietary profitable system likely to share it on mql5 ? maybe
Is someone with a proprietary profitable system likely to share it on trading view ? no
So somehow mql has an advantage again .
Add to that trading view is getting blindsided by not adapting to address the lack of brokers ☕️
Noticed an interesting way to gauge the trend.
These kids measured the correlation of the price with the bar index .
The bar index is a constantly increasing value .
Interesting.
☕
What is your brain doing ?
You are learning something from another field (music) ,your brain likes the components and the way they are presented.
☕️
we cannot assume the same for a neural net and one sample , so what if we inject random noise into the features . The equivalent of having the steering wheel in the example above randomly turn left or right for instance.
That noise does not mean anything in the real example as it rarely occurs on its own.
☕️
It had one error .
Its over ☕️