Aufbau einer VSA Trade Setups Auto ScannerAlertAnalysis Ich erwähnte diese Idee in Babybips, aber es konnte nicht genug Aufmerksamkeit auf ihre Mitglieder, so dass ich beschlossen, forex-tsd einen Schuss geben. Nach fast einem Jahr Studium über Handel, Risiko und Geld-Management, kam ich mit der Idee, VSA-Setups zu erkennen und Alerts automatisch auszusenden. Es gibt einige Ideen dahinter, dass, aber für die anfängliche Leistung, Id wie ein Experten-Berater oder unabhängige Anwendung, die Alarm auslösen können, wenn es einige goodpotential VSA-Setups Code. Ich habe Codierung in C, um VSA-Setups automatisch zu erkennen. Es gibt Gründe, die ich in C codieren möchte, sind die Flexibilität der Verwendung der Signale auf allen Märkten - Aktien, Forex, etc. Von C, kann ich mit Metatrader leicht mit TradingPlatform Framework oder mit File-Transfer zwischen den Plattformen ohne Probleme zu integrieren . Programmierung und Programmierung ist für mich derzeit kein großes Problem. Außerdem denke ich an die Integration von neuronalen Netzwerken und Bayesian an die Anwendung, nachdem sie einige vernünftige Ergebnisse (statistische Daten). Gerade jetzt, aufgrund meiner begrenzten Kenntnisse über VSA-Setup (s), brauche ich die Eingaben von Ihnen, mir zu helfen, eine vollständige Anwendung, die gute Potenzial VSA-Setups erkennen kann helfen. Wie die Anwendung jetzt aussieht - Die aktuelle C-Anwendung kann Daten von Yahoo Finance abrufen und VSA-Signale auf das Diagramm anzeigen. Es hat einige grundlegende Hintergrund-Trend-Analyse mit Linear Regression mit ZigZag-Indikator. Die ZigZag-Anzeige wird vom Standard-Metatrader 4 ZigZag umkodiert. - Ich kodiere die App, um den eSignal-Daten-Feed später zu unterstützen. Currelty, es unterstützt nur End of Day Daten oder aus CSV-Datei importiert. - Es hat einige grundlegende Diagramm-Analyse wie Hinzufügen von Text, vertikale Linie, horizontale Linie. - Es hat einige grundlegende VSA-Signalfilter für jedes einzelne Signal. - Die aktuelle Codierungsstruktur der App befindet sich auf jedem Diagramm, es wird ein VSA-Setup mit mehr als einem VSA-Signal finden. Ich klassifizierte VSA-Signale in Klassen basierend auf seiner Stärke und Schwächen. Darüber hinaus überprüfte ich einzelne VSA-Signal zu sehen, ob seine bestätigt oder nicht, ist es ein ideales Signal auf seinem eigenen Begriff. Ein komplettes VSA-Setup hat starke Signale im Hintergrund, Hintergrundtrends (aktueller und größerer Trend), und alle werden durch kleinere VSA-Signale bestätigt. - Im Folgenden finden Sie den Screenshot der aktuellen Anwendung. Was sind die Grundlagen meiner Methodik - Meine Methode basiert auf statistischen Analysen der historischen Daten und verifiziert durch aus Beispieldaten. Darüber hinaus könnte ich eine Monte Carlo-Simulation für die App später (super weit Zukunft) zu bauen. Ich glaube, ein System, das bessere Leistung auf der Grundlage statistischer Analysen hat, wird besser funktionieren. - Ich baue Argumentation und Entscheidungsfindung Merkmal durch die Schaffung Bayesian Netzwerk, das aus historischen Daten gebaut wurde. Was Sie erhalten: - Basierend auf den inputscontributions, wird jeder der Contributor eine Kopie der abgeschlossenen (zu fairen, wird es passwortgeschützt) Anwendung haben. Gerade jetzt kann ich an eine Anwendung denken, die Alerts für fast gutpotentiale VSA-Setups aussendet (und einige Autoanalysen wie Trendlinie, Channel Line mit Upthrust, Stop-Loss Suggestion etc. in späteren Versionen) Was können Sie tun: - Provide Komplette VSA-Handelsaufbauten mit Ihren Erklärungen für entryexitstop-loss Regeln. Die VSA-Setups sind nicht nur auf FOREX beschränkt, sondern auch auf Inputs in Aktien - und Zukunftsmärkten. - Wenn Sie vorschlagen, wie-zu analysieren, die VSA-Setups, kann ich es in Code umwandeln. Wenn VSA eine Handelsregel ist, muss sie auf einer bestimmten Ebene konsistente Regeln haben. Wenn es Regeln hat, kann ich es kodieren. In der Zukunft, wie wir weitermachen, kann die Anwendung aus der realen Erfahrung lernen, da ich bereits implementiert Bayesian und Support Vector Machine Funktionen. Wenn die Anwendung die VSA-Setups erkennen kann (wie Sie diesen Thread eingegeben haben), können wir einige gute historische statistische Daten haben. Aus diesen Daten können sich die neuronalen Netzwerk - und Bayes'schen Funktionen der Anwendung immer wieder verbessern. Mit anderen Worten, die Anwendung kann aus der Echtzeit-Erfahrung nach jedem Trade Setup zu lernen. Da ich die Anwendung auf C-Sprache erstellen, gibt es keine Grenzen für scharfe Eingaben von Ihnen. Alle oben genannten Aussagen sind mein persönliches Urteil, fühlen sich frei, mich zu korrigieren. Alle Vorschläge sind willkommen. Hier ist ein einfaches Beispiel, das Sie zur Verfügung stellen können. Korrigieren Sie mich, wenn meine Analyse falsch ist. Der Screenshot ist von der C-Anwendung, die Im-Entwicklung. Das Diagramm ist für AA, Aktien-Tages-Chart, Daten von Yahoo Finanzen. Im Bild unten, gibt es zwei VSA-Setups Ich benötige eine vollständige Erläuterung der entryexit Regeln für jedes Setup. Zum Beispiel habe ich hier einen Abwärtstrend im Hintergrund (links), wo ich eine gelbe lineare Regressionsgerade gezeichnet habe. Ein Stoppvolumen, das durch einen ultrahohen Volumenbalken markiert ist, der die hohe (obere Mitte) abschließt, und die Preisaktion konnte danach nicht durch ein paar Takte (3 bis 5 Takte - keine neuen Tiefs) folgen. In dieser Konfiguration baut die Preisaktion ihre Akkumulationsphase () unterhalb des Niedrigwertes des ultrahochvolumigen Balkens (oder starke Signalleiste - Stoppen des Volumens in diesem Fall) auf. All dies geschieht im Bereich von 5 unter dem Tiefpunkt der starken Signalleiste. Es gibt zwei gute TestsNo Supply, weil die nächsten Bars sind bis Bars, und im Bereich von 5. Die Reichweite von 5 ist gut () für die Berücksichtigung der ultra hohen Lautstärke Bar oben als Widerstandsniveau. Da die Preisaktion unterhalb des Tiefstandes der starken Signalleiste geschieht, verwende ich bei diesem Setup eine nachlaufende Eingabe, wenn der Preis den Höchstwert des ultrahochlautigen Balkens (Stoppen der Lautstärkeleiste) unterbricht. Innerhalb des Codes werde ich das Diagramm analysieren und die Anzahl der Bestätigungen von Nebensignalen (TestsNo Supply) erfassen und die Warnung ausgeben, wenn die Preisaktion sich der Höhe des Ultra-High-Volume-Balkens (in diesem Setup) nähert. Das ist die Idee der Anwendung. Darüber hinaus kann ich, wenn die Anwendung das Setup richtig erkennen kann, statistische Analysen durchführen, die sich mit dem Bayesschen Netzwerk verbinden, um die Entscheidungsfindung auszuführen. Das zweite VSA-Setup in diesem Chart ist Shakeout in einem Aufwärtstrend. Die grüne Linie wird durch lineare Regression gezeichnet, und es gibt ein gutes Shakeout (grünes Stab als ultra großes Volumen) auf ultra großem Volumen und Preis-Aktion, die durch wenige Stäbe (3-5 Stangen) danach nicht folgen kann. Danach gibt es zwei bestätigte No Supply und ein weiteres No Supply rechts neben dem Chart im Bereich von 5 der Shakeout-Leiste. Preis behauptet, nachdem, dass (aber genau hier, wird die Anwendung nicht warten, bis der Preisansprüche bis zu senden Alarmierung in diesem Fall, es könnte einen falschen Alarm, wenn Preis brechen die Höhe der Shakeout Bar - oder ich könnte mehr Filter Rechts hier) Hoffe, es macht Sinn. Thread: Aufbau eines VSA Trade Setups Auto ScannerAlertAnalysis Erstellen eines VSA Trade Setups Auto ScannerAlertAnalysis Nach fast einem Jahr Studium über Handel, Risiko und Geld-Management, kam ich mit der Idee der Erkennung VSA-Setups und Senden Out-Alerts automatisch. Es gibt einige Ideen dahinter, dass, aber für die anfängliche Leistung, Id wie ein Experten-Berater oder unabhängige Anwendung, die Alarm auslösen können, wenn es einige goodpotential VSA-Setups Code. Ich habe Codierung in C, um VSA-Setups automatisch zu erkennen. Es gibt Gründe, die ich in C codieren möchte, sind die Flexibilität der Verwendung der Signale auf allen Märkten - Aktien, Forex, etc. Von C, kann ich mit Metatrader leicht mit TradingPlatform Framework oder mit File-Transfer zwischen den Plattformen ohne Probleme zu integrieren . Programmierung und Programmierung ist für mich derzeit kein großes Problem. Außerdem denke ich an die Integration von neuronalen Netzwerken und Bayesian an die Anwendung, nachdem sie einige vernünftige Ergebnisse (statistische Daten). Gerade jetzt, aufgrund meiner begrenzten Kenntnisse über VSA-Setup (s), brauche ich die Eingaben von Ihnen, mir zu helfen, eine komplette Anwendung, die fast gutpotential VSA-Setups erkennen können, zu bauen. Was die Anwendung jetzt aussieht - Die aktuelle C-Anwendung kann Daten von Yahoo Finance abrufen und VSA-Signale auf das Diagramm anzeigen. Es hat einige grundlegende Hintergrund-Trend-Analyse mit Linear Regression mit ZigZag-Indikator. Die ZigZag-Anzeige wird vom Standard-Metatrader 4 ZigZag umkodiert. - Ich kodiere die App, um den eSignal-Daten-Feed später zu unterstützen. Currelty, es unterstützt nur End of Day Daten oder aus CSV-Datei importiert. - Es hat einige grundlegende Diagramm-Analyse wie Hinzufügen von Text, vertikale Linie, horizontale Linie. - Es hat einige grundlegende VSA-Signalfilter für jedes einzelne Signal. - Die aktuelle Codierungsstruktur der App befindet sich auf jedem Diagramm, es wird ein VSA-Setup mit mehr als einem VSA-Signal finden. Ich klassifizierte VSA-Signale in Klassen basierend auf seiner Stärke und Schwächen. Darüber hinaus überprüfte ich einzelne VSA-Signal zu sehen, ob seine bestätigt oder nicht, ist es ein ideales Signal auf seinem eigenen Begriff. Ein komplettes VSA-Setup hat starke Signale im Hintergrund, Hintergrundtrends (aktueller und wichtiger Trend), und alle werden durch kleinere VSA-Signale bestätigt. - Im Folgenden finden Sie den Screenshot der aktuellen Anwendung. Was sind die Grundlagen meiner Methodik - Meine Methode basiert auf statistischen Analysen der historischen Daten und verifiziert durch aus Beispieldaten. Darüber hinaus könnte ich eine Monte-Carlo-Simulation für die App später (super weit Zukunft) zu bauen. Ich glaube, ein System, das bessere Leistung auf der Grundlage statistischer Analysen hat, wird besser funktionieren. - Ich baue Argumentation und Entscheidungsfindung Merkmal durch die Schaffung Bayesian Netzwerk, das aus historischen Daten gebaut wurde. Was Sie erhalten: - Basierend auf den inputscontributions, wird jeder der Contributor eine Kopie der abgeschlossenen (zu fairen, wird es passwortgeschützt) Anwendung haben. Gerade jetzt kann ich an eine Anwendung denken, die Alerts für fast gutpotentiale VSA-Setups aussendet (und einige Autoanalysen wie Trendlinie, Channel Line mit Upthrust, Stop-Loss Suggestion etc. in späteren Versionen) Was können Sie tun: - Provide Komplette VSA-Handelsaufbauten mit Ihren Erklärungen für entryexitstop-loss Regeln. Die VSA-Setups sind nicht nur auf FOREX beschränkt, sondern auch auf Inputs in Aktien - und Zukunftsmärkten. - Wenn Sie vorschlagen können, quothow-toquot analysieren die VSA-Setups, kann ich es in Code umwandeln. Wenn VSA eine Handelsregel ist, muss sie auf einer bestimmten Ebene konsistente Regeln haben. Wenn es Regeln hat, kann ich es kodieren. In der Zukunft, wie wir weitermachen, kann die Anwendung aus der realen Erfahrung lernen, da ich bereits implementiert Bayesian und Support Vector Machine Funktionen. Wenn die Anwendung die VSA-Setups erkennen kann (wie Sie diesen Thread eingegeben haben), können wir einige gute historische statistische Daten haben. Aus diesen Daten können sich die neuronalen Netzwerk - und Bayes'schen Funktionen der Anwendung immer wieder verbessern. Mit anderen Worten, die Anwendung kann aus der Echtzeit-Erfahrung nach jedem Trade Setup zu lernen. Da ich die Anwendung auf C-Sprache erstellen, gibt es keine Grenzen für scharfe Eingaben von Ihnen. Alle oben genannten Aussagen sind mein persönliches Urteil, fühlen sich frei, mich zu korrigieren. Alle Vorschläge sind willkommen. Geändert von Hyperpro am 09-12-2013 um 10:49 Uhr. Beispiel für VSA-Handelseingaben Hier ist ein einfaches Beispiel, das Sie bereitstellen können. Korrigieren Sie mich, wenn meine Analyse falsch ist. Der Screenshot ist von der C-Anwendung, die Im-Entwicklung. Das Diagramm ist für AA, Aktien-Tages-Chart, Daten von Yahoo Finanzen. Im Bild unten gibt es zwei VSA-Setups Sauberes Image hier: s15.postimg. orgny67g4w5nAASetup1.png Ich benötige komplette Erläuterung der entryexit Regeln für jedes Setup. Zum Beispiel habe ich hier einen Abwärtstrend im Hintergrund (links), wo ich eine gelbe lineare Regressionsgerade gezeichnet habe. Ein Stoppvolumen, das durch einen ultrahohen Volumenbalken markiert ist, der die hohe (obere Mitte) abschließt, und die Preisaktion konnte danach nicht durch ein paar Takte (3 bis 5 Takte - keine neuen Tiefs) folgen. In dieser Konfiguration baut die Preisaktion ihre Akkumulationsphase () unterhalb des Niedrigwertes des ultrahochvolumigen Balkens (oder starke Signalleiste - Stoppen des Volumens in diesem Fall) auf. All dies geschieht im Bereich von 5 unter dem Tiefpunkt der starken Signalleiste. Es gibt zwei gute TestsNo Supply, weil die nächsten Bars sind bis Bars und im Bereich von 5. Die Reichweite von 5 ist gut () für die Berücksichtigung der ultra hohen Lautstärke Bar oben als Widerstandswert. Da die Preisaktion unterhalb des Tiefstandes der starken Signalleiste geschieht, verwende ich bei diesem Setup eine nachlaufende Eingabe, wenn der Preis den Höchstwert des ultrahochlautigen Balkens (Stoppen der Lautstärkeleiste) unterbricht. Innerhalb des Codes werde ich das Diagramm analysieren und die Anzahl der Bestätigungen von Nebensignalen (TestsNo Supply) erfassen und die Warnung ausgeben, wenn die Preisaktion sich der Höhe des Ultra-High-Volume-Balkens (in diesem Setup) nähert. Das ist die Idee der Anwendung. Darüber hinaus kann ich, wenn die Anwendung das Setup richtig erkennen kann, statistische Analysen durchführen, die sich mit dem Bayesschen Netzwerk verbinden, um die Entscheidungsfindung auszuführen. --- Das zweite VSA-Setup in diesem Chart ist Shakeout in einem Aufwärtstrend. Die grüne Linie wird durch lineare Regression gezeichnet, und es gibt ein gutes Shakeout (grünes Stab als ultra großes Volumen) auf ultra großem Volumen, und Preis-Aktion, die durch wenige Stäbe (3-5 Stangen) danach nicht folgen kann. Danach gibt es zwei bestätigte No Supply und ein weiteres No Supply rechts neben dem Chart im Bereich von 5 der Shakeout-Leiste. Preis behauptet, nachdem, dass (aber genau hier, wird die Anwendung nicht warten, bis der Preisansprüche bis zu senden Alarmierung in diesem Fall, es könnte einen falschen Alarm, wenn Preis brechen die Höhe der Shakeout Bar - oder ich könnte mehr Filter Right here) Zuletzt bearbeitet von Hyperpro 09-12-2013 at 12:22 AM.
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