Избранное трейдера Александр Костерин
Обзор сделан в программе VOLFIX.NET
по системе Expert-Trader.pro (прохожу обучение, обзоры делаю для практики и отработки навыков аналитики)
Это лишь мое видение рынка и мой выбор более вероятного сценария для отработки и расторговки, исходя из теории фаз рынка, однако, при изменении контекста рынка — данный торговый план может быть изменен.
ВХОД В СДЕЛКИ СТРОГО ПО ПАТТЕРНАМ ОТ ВЫБРАННЫХ УРОВНЕЙ С ПОДТВЕРЖДЕНИЕМ НА КЛАСТЕРНЫХ ОБЪЕМАХ.
1. Фиксация ситуации
месяц — баланс, у нижней границы
неделя — баланс с расширением границ вниз
дни — баланс, хаи понижаются
часы — импульс вниз — первичное покрытие
Расположение РОС:
POC global — 1293
POC last year — 1197
POC contract — 1204 — перенос со 1195
POC previous contract — 1208
POC last week — 1207.5
POC this week — 1187
POC last day — 1187
текущая цена — 1188 — пока ниже всех РОС!
2. Аналитика
На м15 локальный баланс — в котором идет мощный набор объема (фильтр Д1), были ложные выносы в обе стороны
на Н4 локальный баланс, цена у нижней границы
Иван Новиков, Вы упомянули о самом главном не вошедшем в изложенный материал. Поделитесь если не сложно.
В последнее время приобретают все большую популярность алгоритмы машинного обучения. Они применяются для решения задачи классификации входных данных, или, проще говоря, выявления паттернов в структуре этих данных. Небольшой цикл статей про машинное обучение опубликован на сайте inovancetech.com, здесь я представляю их перевод.
В этой серии статей мы рассмотрим построение и тестирование простой стратегии машинного обучения. В первой части отметим основные принципы машинного обучения и их применение к финансовым рынкам.
Машинное обучение становится одной из самых многообещающих областей в алгоритмической торговле за последние два года, но имеет репутацию слишком сложного математического подхода. В действительности это не столь трудно в практическом применении.
Цель машинного обучения (МО) в том, чтобы правильно смоделировать исторические данные, и затем использовать эту модель в предсказании будущего. В алгоритмической торговле применяется два типа МО: