Rajesh Kumar Nait / 프로필
- 정보
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4 년도
경험
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34
제품
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41
데몬 버전
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0
작업
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0
거래 신호
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0
구독자
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현재 역할에서는 하루에 $SOL을 일일 트레이더로 거래하고 있으며, 내 판매자 페이지에서 판매되는 첨단 프로그램을 제공합니다. 이 프로그램에는 웹소켓 및 API를 통해 모든 인기있는 거래소에서 차트를 로드하는 네이티브 웹소켓 암호화폐 거래소 연결 유틸리티가 포함됩니다. VPS에서 매끄럽게 실행되며 외부 DLL이 필요하지 않습니다.
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This is counterintuitive, but there are solid market microstructure reasons why this happens:
🔍 1. Liquidity Vacuum / Stop-Hunt Trigger
When a market rapidly moves up on low volume, it often means:
Liquidity was thin on the sell side.
A few aggressive buyers cleared the sell wall, triggering:
Stop-losses from shorts (adding buy pressure).
Limit orders above recent lows (creating a vacuum effect).
Result: Price jumps quickly, but volume is still low because not many contracts needed to be traded to move price.
🧠 Think of it like this:
"Price moves the fastest when nobody is willing to sell anymore — not when everyone's buying."
🔍 2. Passive Sellers Withdrew Orders
Another reason: Market makers pulled liquidity because the prior candles looked weak, and they didn’t want to get caught in a reversal.
With fewer passive limit sell orders in the book, even small buy orders push price up more.
This shows up as big candles but low volume.
🔍 3. False Sense of Demand – It’s Not Strength (Yet)
Sometimes big candles on low volume are fake breakouts or traps:
It looks strong, but it’s mostly short covering or bot-driven.
If buyers don’t step in after that candle, it may reverse again — so you want to see confirmation with volume after the big move.
Pionex API EA 커넥터 for MT5 – 완벽한 MT5 연동 개요 Pionex API EA 커넥터 for MT5 는 MetaTrader 5 (MT5) 와 Pionex API 를 원활하게 통합하는 도구입니다. 이를 통해 트레이더는 MT5 에서 직접 거래를 실행하고, 계좌 잔액을 확인하며, 주문 내역을 조회할 수 있습니다. 주요 기능 🔹 계정 및 잔액 관리 Get_Balance(); – Pionex 의 현재 계정 잔액을 조회합니다. 🔹 주문 실행 및 관리 orderLimit(string symbol, string side, double size, double price); – 특정 가격으로 지정가 주문 실행. orderMarket(string symbol, string side, double size, double amount); – 특정 금액으로 시장가 주문 실행. Cancel_Order(string symbol, string orderId); – 특정 주문을 ID 로
Pionex Live MT5 Data and History -- API 주소를 도구 > 전문가 어드바이저 에 추가 api.pionex.com ws.pionex.com 단계: 심볼 생성 CreateSymbols = true 설정 MT5 터미널을 다시 시작 ( 매우 중요! ) 마켓 워치에서 심볼 선택 후, 실시간 및 히스토리 데이터 불러오기 모드: LiveUpdate – 차트에 유틸리티 추가 후 실시간 거래 데이터 가져오기 History – 특정 날짜 및 시간까지 히스토리 데이터 채우기 설정: MaxDate – 업데이트할 날짜 선택 ALL – 선택한 날짜부터 히스토리 채우기 AutoUpdate = true – MT5를 다시 시작할 때마다 자동 업데이트 Pionex Live MT5 Data and History -- API 주소를 도구 > 전문가 어드바이저 에 추가 api.pionex.com ws.pionex.com 단계: 심볼 생성 CreateSymbols = true 설정
1. Learn to adapt as per situation
2. Never Be Determined
1. News and Fundamental analysis impact market but it also go against technical analysis or price action
2. Using an indicator can make you successful
3. Fibonacci calculations does not work
4. You do not need custom analysis assistant build on mt5 or other program before you do analysis
5. You can trade and be successful from smartphone or tablet or promotion of portability in trading.
1 year ago i was enjoying this song, my favorite
1. Running Trading & Charting Software
Most trading platforms (e.g., TradingView, NinjaTrader, MetaTrader, ThinkorSwim) rely more on CPU, but they also use GPUs for rendering charts and handling multiple monitors. GTX 970 can:
Smoothly run multiple charts and indicators.
Handle multiple monitors (good for multi-timeframe analysis).
Speed up heatmaps and visualizations of market data.
2. Accelerating Data Analysis & Backtesting
If I am using Python for market research, I can use NVIDIA’s CUDA for faster computations.
Backtesting libraries: I may Use Backtrader or Zipline with GPU acceleration for strategy testing.
Data analysis: Use cuDF (GPU-accelerated pandas) to handle large market datasets faster.
Machine learning: If you're training AI models for price prediction, NVIDIA’s TensorFlow with CUDA can offload computations to your GPU.
3. Running AI/ML Models for Market Prediction
Even though the GTX 970 is older, it supports TensorFlow/PyTorch (CUDA 11.x max) for basic ML models.
I can train simple neural networks for pattern recognition in stock price movements.
Use libraries like TA-Lib (technical analysis indicators) along with GPU-accelerated data processing.
4. GPU-Accelerated Quantitative Research
Monte Carlo simulations: Speed up simulations for option pricing or risk analysis.
Reinforcement Learning (RL): Experiment with Deep Q-Learning (DQN) for algo trading.
Order Book Analysis: Use GPU-accelerated tools for processing high-frequency trading (HFT) data.
5. Cryptocurrency & Alternative Markets
If I trade crypto, GPU acceleration helps in on-chain analysis, sentiment analysis, or even mining
Some platforms like Cryptohopper or 3Commas allow GPU-based automation for backtesting trading bots.
Limitations of GTX 970 for Trading
✅ Good for visualization, backtesting, and basic AI research.
❌ Not great for heavy deep learning or handling massive datasets.
❌ Limited VRAM (4GB) makes it unsuitable for high-end models.

