![длинные позиции](data:image/jpeg;base64,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)
![индикатор](data:image/jpeg;base64,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)
Например, вы выявили сильные уровни поддержки и сопротивления. Теперь вы можете использовать их для установки ордеров, противоположных движению цены. Иными словами, продавать необходимо от линии сопротивления, а покупать – от линии поддержки. В связи с этим появилась идея разработать платформу, которая решала бы эти поставленные задачи. Более подробную информацию о функциональных возможностях платформы, Вы найдете в закладке «Функционал». Таким образом, количество продавцов на рынке в любой момент времени равно количеству покупателей.
На https://forexwiki.info/ момент при помощи этого сервиса можно совершенно бесплатно проводить объемный анализ большинства инструментов российской фондовой биржи ММВБ-РТС. Начнем с лидера алгоритмов – это инструмента HighVolumeBar VertikalHistogram. Одна из особенностей этого кода – это отображение универсального значения для всех таймфреймов. И этого вполне достаточно, чтобы сделать симбиотическую систему на базе этого способа и индикатора MACD, способ работы с которым рассмотрен в статье про стратегии Форекс на H4.
- Как видно из приведённых примеров, кластерный анализ позволяет трейдеру точно определять точки открытия торговых позиций как внутри дня, так и на среднесрочных сделках.
- Индикатор показывает уровни поддержки и сопротивления,от текущей цены.
- Индикатор используется в любой торговой системе вместе с традиционным техническим и фундаментальным анализом, хотя DOM не дает торговых сигналов и выполняет только качественную оценку динамики рынка.
- Логика в том, что спекулянты не пропустят цену выше/ниже уровня, на котором скопились большие объемы заявок.
- Главное преимущество индикатора состоит в аналитике не только текущего периода, но и заданных в настройках временных промежутков.
Тейка у ордеров не будет, вместо этого работает трейлинг стоп размером 1200 пунктов. https://fxday.info/ войти нужно только в таком месте, от которого цена пойдет далеко без откатов, что требует бОльших стопов. Для того, чтобы понять, как правильно анализировать кластеры на Форекс, давайте обратимся к элементарному примеру. Предположим, что евро-доллар вырос, а фунт-доллар остался на месте.
Кластерный анализ графиков: особенности и суть
Любой финансовый инструмент, торгующийся на графике котировок, представляет из себя определенное соотношение финансового актива к другой валюте. При этом, отличие Форекс от иных рынков, заключается в том, что под активами подразумеваются валютные пары. Таким образом, на Форексе мы имеем дело с соотношениями двух валют — валютными парами. По сути, кластерный анализ Форекс заключается в подсчете групп дельт в одном звене. Если результат оказывается положительным, значит на рынке больше покупателей. Соответственно, если результат будет отрицательным, на рынке больше продавцов.
Раньше для анализа тиков использовались биржевые ленты, но со временем им на смену пришли кластерные объемы. Данная модификация выводит гистограмму объема не в отдельное подокно, а в основное окно прямо на графиком цены. Реализация данного индикатора предполагает звуковой алерт (воспроизведение звукового файла) при достижении в текущем баре размера определенного объема. Индикатор объема предоставляет информацию о суммарном объеме по каждому бару.
Чтобы такой инструмент работал, вам понадобится таймфрейм M1. То есть если ваш брокер не предоставляет возможность работать на таймфрейме M1, то инструмент работать не будет. Эту информацию можно использовать для подтверждения некоторых сигналов из торговой системы снайпер.
Используем тактику добавления аспект необходимо понимать и используя его осознавать, что рыночное настроение будет быстрее отражаться не на ценах активов, а на непосредственно объеме сделок. И когда данный объем показывает динамику – происходит новое движение. Получается, что данный показатель является первичным, а кластерный анализ дает самое ясное представление о том, какое настроение на рынке доминирует на данный момент. Для представления цены в виде кластеров в торговых терминалах MT4 и МТ5 используют специальный кластерный график.
Тест стратегии форекс «TSS Filter»: +708,29% по GBP/USD за 12 мес
В частности, мы сначала хотим, чтобы два смежных фрактала в MetaTrader 4 указывали противоположные направления. Индикатор фракталов MetaTrader здесь проделал всю работу по выявлению фракталов Forex на нашем графике. Это определяется в контексте, то есть паттерн становится бычьим или медвежьим, если рынок ведет себя определенным образом. Вильямс утверждал, что волны Эллиота являются основной структурой рынка и что структура волны Эллиотта фрактальна. Если сделки – результат поведенческого фрактала, рассуждал Вильямс, то совокупное поведение также следует за фрактальной моделью.
В таких ситуациях можно дождаться момента, когда рынок перейдет к тренду и тогда «поймать» хорошее движение. Те, кому это удается, могут рассчитывать на достаточно неплохой профит. Дело в том, что кластер представляет собой определенные уровни, отражающие объемы длинных и коротких позиций.
- Большое количество таких уровней говорит об усилении влияния кластера на поведение цены.
- В настоящий момент бесплатные индикаторы можно скачать только для платформы Метатрейдер 4.
- Используя несколько индикаторов, следует установить некратное время обновления (например, 10, 13, 19 и 21 секунду для 4 индикаторов).
- В тот момент, когда линии пересекаются, достигается баланс валют, участвующих в данной валютной паре.
- При активной торговле и включенном автоматическом режиме система сама будет высчитывать параметр.
- Однако фрактальная теория, предложенная известным трейдером и аналитиком Биллом Вильямсом, предполагает, что эта сложность складывается из самоподобных моделей поведения трейдеров.
Зеленые области это периоды, когда предпочтительней отрабатывать бычьи сигналы, а красные – время медведей. В виду того, что трендоследящие индикаторы учитывают влияние старших таймфреймов, они имеют инерционный характер и потому позже остальных индикаторов показывают, что тенденция изменилась. В тоже время, благодаря этой инерционности и зависимости от старших таймфреймов, именно эти индикаторы более точно показывают области разворота. Но об этом чуть позже, когда будем рассматривать приемы торговли по индикаторам, а пока рассмотрим, какую информацию предоставляет нам линия баланса.
Каждый из элементов имеет свойство к отображению объемов, которые были проторгованы. Для простоты визуализации сведений на рисунке объемы, имеющие большой размер, выделены посредством отдельного цветового решения. Чтобы было понятнее, приведем ниже скриншот той же ситуации, но на EUR/USD в терминале MT4. С одной стороны, можно было входить просто по тренду и по графику на пробой локального минимума, выставляя стоп-лосс за максимум. Но в таком случае пришлось бы просто надеяться на то, что цена пойдет вниз. На данный момент получение доступа к данной платформе – бесплатно.
Стратегия кластеры для Форекс
С помощью NinjaTrader трейдер может проанализировать распределение торговых объемов Buy- и Sell-сделок. Кроме того, по гистограмме данного инструмента можно приблизительно определить вероятность разворота цены от уровня сопротивления или поддержки. Для проведения кластерного анализа и автоматического разделения графика на кластеры были созданы специальные индикаторы кластерных объемов.
Рекомендуем установить индикатор Baracude Volume для определения торговых объемов валютного рынка. Индикатор HVBVH применяют главным образом для определения наиболее вероятного направления движения цены. С его помощью можно работать как по классическим трендовым стратегиям, так и по стратегиям торговли «против толпы». Защитный Stop-Loss для ограничения возможных убытков мы будем ставить за пределами уровня размещения Buy-ордера. Если цена опустится ниже зоны повышенного спроса на актив, то это будет говорить о том, что медведи перетянули рынок, преодолев сопротивление быков. Следовательно, в этот момент следует закрыть ордер на покупку и рассмотреть возможность открытия сделки на продажу.
POC – Point Of Control, цена, по которой накопился максимальный объем за определенный период времени (POC в профиле объема). Индикатор показывает как изменялся во времени уровень максимального объема. Индикатор CandlePOC получает данные о максимальном количестве объема по каждой свече и размещает эти данные на графике с учетом поправки на величину базиса.
![форекс](https://fxtop.biz/wp-content/uploads/2020/04/strategiya-otlozhennogo-ordera-na-foreks-1-828x420.jpg)
Самый удобный вариант применения такого метода прогнозирования наблюдается тогда, когда на рынке флет. Базируется этот принцип на постулате о том, что все валютные инструменты трейдера связаны между собой. Соответственно, если один из активов Форекс находится в нисходящем тренде или растет, соответственно, это окажет влияние и на другие валютные активы. При нормальном параметре дельты рынок находится в тренде, умеренное значение характерно для флэта, а критическое – для разворота. Положительное значение дельты говорит об избытке сделок на продажу.
От точек А и B проводятся две горизонтальные пунктирные линии, которые в будущем окажут поддержку восходящему тренду. От этих уровней можно совершать покупки в сторону восходящего тренда. От линии A’ покупки до тех пор, пока не образуется точка C, а после ее образования ожидается возврат цены уже до линии B’. Поскольку точка C подтвердила, что тренд продолжается, то уместны будут покупки от линии B’.
+1200 пунктов по EUR/USD — Стратегия форекс «Luxury»
https://forexinvestirovanie.ru/ом называют ценовое движение, которое разбито на уровни, на которых совершались сделки с известными объёмами. Дельта показывает разницу между покупками и продажами, происходящими в каждом кластере. Сумма всех валютных линий на индикаторах CCFp и CCp в каждую единицу времени всегда равна нулю, вне зависимости от того, какое количество валют участвуют в кластере.
Уровни этого типа являются слабыми, из-за чего вероятность того, что цена их преодолеет, является довольно высокой. Но рынок динамичен, количество продавцов и покупателей непрерывно изменяется. Если в один момент времени на рынке доминировали продавцы, то в следующий момент, вероятнее всего, будут покупатели. Не одинаковым оказывается и количество совершённых сделок на соседних ценовых уровнях. И всё же сначала рыночная ситуация отражается на суммарных объёмах сделок, а уж затем на цене.
![определения](data:image/jpeg;base64,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)
Увлеченность числами Фибоначчи гастролирует по миру, проникая во все большее количество сфер человеческой деятельности. Множество трейдеров используют числа Фибоначчи в своих торговых стратегиях. 7) Бесплатные обновления и новые торгуем на форекс с помощью советника и немного о безработице в сша советника.
При этом известно, что борьба интересов быков и медведей помогает двигаться цене актива. Этот аспект нужно понимать, и с его применением нужно осознать, что настроения рынка быстрее отразится не на цене инструмента, а на объеме сделок. И когда последний показал динамику, тогда начинается новое движение. Проверять свои выводы о подходе рекомендую методами тестирования ручных стратегий, рассмотренными в одноименной статье.
С помощью объема находят крупных продавцов или покупателей, что разрешает частным трейдерам и инвесторам держаться в кильватере у таких финансовых акул и делать деньги вместе с ними. Первый заключается в определении проторгованного объема в рамках одной свечи или за заданный промежуток времени. Так трейдер находит момент, где в рынок вливается аномальное количество денег, что указывает на присутствие крупного участника. На графике цены такой объем графически отображается вертикальными линиями внизу. Преимущество таких индикаторов заключается в умении работать с котировками нескольких валютных пар, анализируя их по отдельности. На графике пары образуют своеобразную неразрывную сеть – кластер.
— вход в торги, уровень стоп-лосса и коридор максимальной прибыли. Данный индикатор считается лучшим в своей категории и позволяет получать прибыль даже новичкам. На графике их значения отображаются в виде непрерывных или пунктирных линий. Чтобы цена была преображена в форму кластеров, в рамках рынка применяется специальное графическое обозначение, именуемое кластерным графиком. Каждый кластер или группа элементов предоставляет возможность понимания того, что из участников в настоящее время является продавцом, а кто – противоположным субъектом – покупателем. С целью решения данной задачи необходимо осуществить подсчет дельты, просуммировав объемы продаж и покупок.
Движение цены расположено выше оси и при соприкосновении с ней отскакивает снова вверх. Встречался мне этот сайт и даже один из форумчан помнится раньше как-то мне на него ссылки давал. Но как точно начинать торговлю по этим кластерам и дельта точно не в курсе. Может кто действительно с этим вопросом знаком более конкретней, но написал бы пару слов, чтобы хоть понять с чем эту рыбу едят или вообще ссылочки посбрасывал.
К тактическим приемам относятся торговые сигналы для краткосрочной и среднесрочной торговли, а так же определение ближайших уровней, которые могут использоваться для установки целей и стоп-сигналов. Полнейший функционал по анализу объема, в терминале есть такие функции, которые вообще сложно придумать как применить), возможность подключения к торговым счетам. Цена неплохая и единоразовая, однако в свою очередь имеется большой минус ПО может прекратить свое существование в любой момент и ничего с этим сделать нельзя. Функционал ПО более чем достаточный для тех кто анализирует объемы. Кластеры Фибоначчи являются простыми в применении, но довольно эффективными в торговле. Надеюсь, эта статья поможет вам улучшить результативность торговли на валютном рынке.