欧元/美元模式识别:详细解释
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  1. #1
    1附件该主题侧重于欧元/美元模式识别。

    规则:
    如果它们始终出现在EURUSD图表上,则仅发布模式方面。

    让我作为先驱,向前迈进并解释我找到的一致模式:
    - 小M,大M,小M,大M,小M,大M(见印刷品)
    - 在H1图表中,他们最清楚
    - 滚动到图表中M为宽(L)和高(A)长度的周期,然后您将能够完美地看到图案。使用此详细模式作为所有其他M模式的示例。
    - H4图表与H1图表中的M模式不具有可比性,与月度与日线图相同。
    - 如果比较相同度数,幅度(价格),长度(时间)和波动率的上升趋势(或两者都在一个远程市场中)的M,则所述M模式是相似的。
    - 也许,可能没有科学证明,但是,在我看来,程度,幅度和长度(DAL)总是不同的,因此,在我看来,使用MT4标准印刷品不能始终如一地交易(曲线拟合)。但是,如果你看一下模式(而不是D-A-L),我认为欧元/美元是可交易的。

    您想分享您的愿景吗?我希望进行一场智力讨论。


  2. #2
    8附件如果您还找到欧元/美元的模式,请在下面告诉我们。那么,看看附上的欧元/美元照片,看看你是否能找到。








  3. #3
    1附件下面的文章详细说明了如何利用欧元/美元模式。他们建议每月PP,我附上一个。我的观点:在我的手动回测中,我同意这样的事实:方法'2几乎达到PP,第三次是魅力'似乎很好。在indior中,设置以下内容: - countperiods = 100(这是回顾,100个月回测) - 时间段:每月 - 可选:打开尽可能多的绘图功能请在下面的模式识别中发布您的发现。
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    我用来帮助预测市场转向的四种方法
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    预测市场转变并不容易。但知道如何做到这一点是交易的重要部分。能够准确预测市场转向可以:创造大交易,在新趋势开始的时候帮助你摆脱糟糕的交易让你在鸡尾酒会看起来很酷(LOL)在这篇文章中,我会告诉你我最喜欢的预测市场转折的方法。方法1:长期分歧我最喜欢的预测市场转向的方法是观察每周和每月图表的分歧。方法#2:多个错过的枢轴我最喜欢的预测市场转向的方法是查看错过的枢轴。有时我晚上睡不着觉,想想错过的枢轴。 (是的,我知道我#8217;是个怪人)。枢轴点是平均价格。每月支点是上个月的高,低和收盘价,加在一起,然后除以3。您的图表可以自动计算每月的支点。错过的每月枢轴在创建它的月份内没有受到价格的影响。规则:观察连续两个或更多错过的月度枢纽。然后等待趋势线突破或分歧进行交易。然后让你的朋友们想知道,她是如何看待市场的这种转变?方法#3:年度枢纽你想找到巨大的市场转折?看看每年的支点。方法#4:每周/每月图表上的针栏您想要在趋势中找到逆转吗?那么你可以采取更大更好的趋势交易吗?查看每周(或每月)图表上的针杆。针杆是一种蜡烛形式,具有比平均长的灯芯和小的身体。我会解释为什么它们如此强大以及它们是如何形成的。一旦你开始寻找它们,它们很容易找到。注意:我不是针杆专家。我#8217;我不是弹球专家。请记住,在您进一步阅读时,您可能对针杆有不同的定义。那是#8217;好吧。针杆在短期图表上一直发生(如5分钟或刻度图表)。他们不会经常出现在每周或每月的图表上。但是当它们出现时,它们是令人敬畏的趋势延续模式。针杆出现在年度枢轴的顶部 - 这是(在我看来)交易针杆形成的绝对最佳方式 - 右侧枢轴,作为价格的跳板或发射台。警告:许多交易员争论什么构成真正的针杆。这听起来像是世界上最无聊的论点。我宁愿拍自己的脸而不是争论针杆。在这里#8217;我要做的就是找到它们:我只是寻找一根长灯芯烛,比最近的灯芯长得多。而且灯芯必须延伸到最近的价格行动之外。它必须发生在长期支点的顶部或旁边。这就是我所关心的。把它放在一起成功的交易者将多个概念放在一起,以创建个性化的交易egy。以下是交易主要市场逆转的方法:选择30-40种金融工具来自所有市场领域和资产类别。你会看到长期图表,所以你需要一些能源,债券,股票,商品和货币。 ETF可以作为商品或股票行业的代理商。选择你喜欢的方法,并坚持下去。也许你喜欢分歧 枢轴。大!保持至少六个月或一年。大多数交易者经常改变他们正在做的事情,他们从来没有给过一种方法成功的机会。决定资金管理计划。我在课程中更多地讨论了这一点,但这里有一个简短的入门书:确定每笔交易的最大风险,并对每笔交易设置一个保护性止损,并且绝不违反止损边界。然后决定您将定位的利润额 - 并设置限价订单以该价格退出交易。使用收支平衡止损或追踪止损的组合来保护您的交易。
    https://www.forex-pedia.com/attachme...181547092986.E

  4. #4
    任何人都可以共享年度支点吗?我想用年度回溯测试上述方法并发布结果。

  5. #5
    最近,主要是为了工作,我发现使用神经网络进行异常检测。原则基于模式识别,我后来申请交易。不确定这种类型的讨论是否会对此线程感兴趣。至少我希望与一些同行交流者讨论这个方法......

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