Nguyen Van Luong / Профиль
- Информация
|
6+ лет
опыт работы
|
1
продуктов
|
1
демо-версий
|
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
Построение графиков японских свечей и анализ свечных моделей — удивительное направление технического анализа. Преимущество японских свечей в том, что они представляют данные таким образом, что появляется возможность увидеть динамику внутри данных. В данной статье мы рассмотрим типы свечей, классификацию свечных моделей и напишем индикатор, распознающий свечные паттерны.
Одним из самых популярных методов анализа рынка является волновой анализ. Однако данный процесс является достаточно сложным, что приводит к использованию дополнительных инструментов. Одним из таких инструментов является автоматический разметчик. В данной статье рассматривается создание автоматического анализатора волн Эллиотта на языке MQL5.
В статье рассмотрены классический метод построения дивергенции и отличный от него способ интерпретации. Этот новый метод интерпретации положен в основу торговой стратегии, которая описана в статье.
Мини-эмулятор рынка — индикатор, предназначенный для частичной эмуляции работы в терминале. Предположительно, его можно использовать для тестирования "ручных" стратегий анализа и торговли на рынке.
В статье рассматривается автоматическое построение линий поддержки и сопротивления через локальные максимумы и минимумы ценовых графиков. Для определения этих экстремумов применяется всем известный индикатор ZigZag.
В статье рассмотрим создание простого мультипериодного индикатора на основе библиотеки DoEasy. Доработаем классы таймсерий для получения данных с любых таймфреймов для отображения их на текущем периоде графика.
В статье рассмотрим пример создания мультисимвольного мультипериодного индикатора с использованием классов таймсерий библиотеки DoEasy, отображающего в подокне график выбранной валютной пары с выбранного таймфрейма в виде японских свечей. Немного доработаем классы библиотеки и создадим отдельный файл для хранения перечислений для входных параметров программ и выбора языка компиляции.
Многие исследователи не уделяют должного внимания определению характера поведения цены. При этом используются сложные методы, которые очень часто являются просто «чёрными ящиками», такие как: машинное обучение или нейронные сети. В таких случаях самым важным является такой — «Какие данные подать на вход для обучения той или иной модели?»