Brent macam jumpa Support pada Garisan Uptrend1. Resistance R1 pada 83.50 dan R2 pada 86.50.
2. Support S1 pada 81.00 dan S2 pada 77.80.
3. Stoch berhapiran zon oversold.
4. Bollinger Band sedang mengecil.
5. Candle cuba bertahan pada GU2.
6. Garisan GU2 menjadi support yang kukuh sejak Dec 2022.
7. Jika candle dapat bertahan di atas GU2 maka boleh bertukar menjadi Bullish atau bergerak di sideway sementara.
Sila LIKE jika bersetuju dengan idea saya sebagai sokongan.
Disclaimer: Ini bukan BUY or SELL call, sila buat kajian sendiri sebelum ambil keputusan.
Kuasa komuniti
Baca, cipta dan kongsi penyelidikan anda — jadi sebahagian daripada sesuatu yang bernilai.
Dapatkan inspirasi untuk dagangan seterusnya. Jangan cipta semula roda.
Ramalan XAUUSD 3 FEB 2023 Analisis Fundamental dan TeknikalFaktor Asas
1) Saham meningkat pada hari Rabu akibat pelabur mengikuti kenyataan Powell bahawa usaha Fed mula mendapat tarikan dan kurang memberi perhatian kepada kenyataannya tentang kenaikan kadar tambahan.
2) Bank Pusat Eropah dan Bank England, dengan kedua-dua kos peminjaman yang dijangka meningkat sebanyak 50 mata asas semasa mereka cuba mengawal inflasi yang tinggi telah meneruskan peningkatannya sebanyak 50 mata asas.
3) Konflik Rusia-Ukraine adalah faktor utama untuk menentukan arah aliran harga emas pada masa hadapan dan ia masih menjadikan para pelabur melihat emas sebagai syurga yang selamat.
Trendnya ialah Bullish
Julat Asas : 1889.01 - 1937.46
Analisis Teknikal
Semak di Sokongan dan Rintangan Rangka Masa Harian untuk Fibonacci.
Semak berdasarkan masa semasa untuk Sokongan dan Rintangan apabila anda ingin berdagang.
Kawasan Rintangan : 1947.25,1958.68,1977.19
Kawasan Sokongan : 1910.23,1898.80.1880.29
Titik pangsi : 1928.74
Sahkan dengan penunjuk teknikal dan berdasarkan analisis teknikal anda sendiri untuk arah aliran.
Semak investing.com untuk mendapatkan maklumat lanjut tentang perkara yang akan dipaparkan oleh kebanyakan penunjuk
Semak tempoh masa yang lebih tinggi juga untuk pengesahan lanjut untuk kemasukan dalam jangka masa Harian.
Paparan penunjuk teknikal menjual dalam Harian dan belian kukuh dalam mingguan dan belian kukuh dalam jangka masa bulanan.
Gunakan regresi linear untuk mendapatkan aliran pengesahan setiap hari kerana ia tidak tersedia .
Regresi linear menunjukkan aliran menaik pada jangka masa harian .Boleh menyemak aliran regresi linear dalam mingguan dan bulanan untuk pengesahan lanjut. Untuk mingguan, ia adalah aliran menurun dan untuk bulanan, ia menunjukkan aliran menaik.
Gunakan Bolinger Band Strategy Tester dan RSI Strategy Tester untuk mendapatkan lebih banyak pengesahan untuk arah aliran dan peratusan yang menguntungkan. Semak pada jangka masa yang lebih besar juga seperti mingguan dan bulanan.
Pastikan kedua-dua strategi RSI dan Bolinger Band Strategy memberikan melebihi 50%. untuk peratusan yang menguntungkan
Penguji strategi RSI dan Penguji Strategi Bolinger Band pada harian dan mingguan mempunyai peratusan lebih tinggi daripada 50% , dan bulanan mempunyai kurang daripada 50% untuk Penguji strategi RSI dan Penguji Strategi Bolinger Band.
Cari beli pada carta harian dengan menggunakan titik sokongan 1, 1910.23 dan ambil untung akan berada pada titik pangsi , 1928.74 (LIHAT HARGA PASARAN SEMASA)
Lihat pasaran semasa dan cari titik sokongan terdekat untuk kemasukan dan ambil untung pada titik pangsi.
Analisis fundamental dan teknikal mesti diselaraskan
HIAPTEK - Masih mendaki selepas BOKomen :
1) TrendX+ - masih bergerak di atas garis arah aliran jangka pertengahan berwarna hijau.
2) DDX+ - bergerak di atas trend-cross berwarna hijau dan juga paksi sifar.
3) MCDX+ - bar banker (merah) semakin maningkat manakala bar pelabur runcit(turquoise) hilang sejak BO pertama kali garisan leher A.
4) Bulatan menunjukkan aktiviti volum yang lebih tinggi.
Sokongan & Rintangan :
R : 0.410
S : Garisan Leher B
PENAFIAN :
Analisis di atas SEMATA-MATA untuk tujuan kajian kes, bukan NASIHAT PAKAR SAHAM. Analisis ini tidak memberikan sebarang nasihat dagangan dan beli atau jual. Dagangan saham di atas risiko anda sendiri. Menjalankan dagangan saham hanya selepas anda memahami dan menerima risiko yang terlibat.
jiankun-tidak mempertahankan benda yang tidak pasti...NOTE: ini bukan BUY CALL . ini memerlukan kajian bersama DAN tolong kaji ikut pemahaman masing-masing dan
tidak bertanggungjawap sebarang kerugian.
Penafian : Kajian diatas bertujuan untuk KITA bersama sama mengkaji dan bukanlah bertujuan untuk membeli
atau menjual instrumen ini .
Berdagang Diatas Risiko Sendiri
#strong&loyal
#ma100ma50ZZL&goldencross
#4eDucationOnly
#KISS
1.di skala mingguan harga terus kekal di tutup di bawah MA 200 (sila masukan indi )
2.di carta juga tampaknya membuat 3 puncak menurun & adakah sudah membuat
'kesempurnaan' untuk corak ini ?
3.harga juga di lihat membuat accumulation hampir setahun .
4.untuk struktur ini kelihatan HL di UTL diikuti doji di area tersebut . Adakah akan
tidak akan kebawah lagi ? (boleh je harga terus turun kebawah jika dia nak )
5.apa yang paling kita sebagai pedagang harus membuat kajian sendiri .Kami
hanya boleh 'keluarkan' idea dan tidak semestinya tepat.
6.di carta juga disertakan S&R gann untuk di jadikan sedikit panduan.
begitulah dunia TA, perkara sama tetapi lihat berbeza2 .
tiada yang betul atau salah kerana ianya belum berlaku
Gerakan insider Bursasila rujuk carta
Trend : Masih ada cubaan untuk memecahkan downtrend.
Overall kaunter ini masih dalam downtrend
Trading plan : Kena pastikan bahawa kaunter atas 135. Entry mungkin di
level 0.150 namun mesti diingatkan kaunter ini ada superpenny yang mungkin akan loss banyak
High risk high reward
News : Tiada news besar setakat ini. Nampak lebih kepada Insider news.
FA nampak rugi je memanjang
leeskKami percaya bahawa prestasi Kumpulan telah bertambah baik tahun ini, terutamanya disebabkan oleh jualan tilam yang lebih tinggi yang diedarkan melalui Cuckoo dan tidak lagi merekodkan kerugian rosot nilai.
Dengan musim cuti penghujung tahun, jualan kumpulan itu dipercayai boleh terus meningkat.
Kami menjangkakan jualan tilam Cuckoo meningkat daripada kira-kira 1,2000 tahun ini kepada 2,3500 tahun depan, yang boleh membawa RM<> juta kepada kumpulan itu.
Dan harga lateks semulajadi jatuh, yang juga mengurangkan kos overhed kumpulan.
Walaupun kami sentiasa berhati-hati bahawa inflasi global boleh menjejaskan sentimen pengguna, kami mengekalkan prospek pendapatan kami untuk Kumpulan setakat ini.
Harga sasaran ialah 83 sen dan ratingnya ialah "Beli".
SYF bakal SYF berjaya meretasi garisan rintangan menurun dan cuba bertahan di atas kawasan RBS. berkemungkinan SYF bakal membuat pembetulan bersifat sementara sebelum meneruskan kenaikan.
SYF mencatatkan penurunan hasil pada Q1 Oct 22 sebanyak RM6159,000 berbanding Q4 Jul 22 RM24692,000 mencatatkan perbezaan sebanyak RM-18533,000. Keuntungan bersih yang dicapai bagi Q1 Oct 22 RM-1207,000 membuat kenaikan jika dibandingkan dengan Q4 Jul 22 RM-2094,000 mencatat perbezaan sebanyak RM887,000.
Pemegang saham utama bagi SYF yang direkod pada 17 Nov 22 terdiri daripada NG AH CHAI 23.59% sebanyak 134,176,200.00 unit saham yang bernialai 50.99M , diikuti INSAS PLAZA SDN BHD 8.36% sebagai pemegang saham kedua terbesar sebanyak 47,530,000.00 unit saham dengan nilai sebanyak 18.06M dan CHEE HONG LEONG merupakan pemegang saham ketiga terbesar, memegang sebanyak 7.24% , 41,156,600.00 unit saham dengan nilai sebanyak 15.64M
corak carta : garis selari (bendera), ABCD, FIBO
Nota : menerbit kan idea ini adalah semata mata bertujuan sebagai perkongsian pemahaman dan pembelajaran. Sekiranya ingin memiliki saham ini, hendaklah membuat kajian yang lebih mendalam dan merujuk kepada pihak yang lebih pakar sebelum membeli saham.
GOLD| D1 |13.12.2022 Berdasarkan kepada trend semasa pada timeframe D1, penulis masih mencari peluang untuk BELI pada ketika ini.
Jangkaan penulis, harga akan mencari level TP WAJIB (1837).
Seterusnya harga mungkin akan naik lagi ke level 161.8 % (1884).
Harga perlu melepasi level 188% sebelum penulis yakin untuk meneruskan pembelian.
Namun, jika harga memecahkan trendline sebelum itu, maka penulis akan mencari peluang untuk JUAL pula ketika itu.
===============
PENAFIAN RISIKO
===============
Sebarang pandangan, kaji selidik, analisis, harga, atau maklumat lain yang terkandung di laman ini adalah ulasan pasaran umum, dan tidak boleh dianggap sebagai nasihat pelaburan. PENULIS tidak akan dipertanggungjawabkan untuk sebarang kerugian atau kerosakan, termasuk kerugian pada keuntungan yang berlaku secara langsung atau tidak dari menggunakan maklumat seperti itu.
Kaunter mudah buat "Shake out" pedagang runcit sila rujuk carta
Trend : uptrend, menghampiri paras rintangan kuat. perhatikan untuk potensi
breakout
Trading plan : sejujurnya kaunter ini susah nak trade sebab market depth yang nipis.
Mudah naik junam pun mudah. Namun guna gann as support pun ok.
s : 1.45 sl: 1-2 bid bawah TP : ambik 1:2 RRR
News : tiada apap-apa yang menarik
innature-menarik juga untuk di kaji bersamaNOTE: ini bukan BUY CALL . ini memerlukan kajian bersama DAN tolong kaji ikut pemahaman masing-masing dan
tidak bertanggungjawap sebarang kerugian.
Penafian : Kajian diatas bertujuan untuk KITA bersama sama mengkaji dan bukanlah bertujuan untuk membeli
atau menjual instrumen ini .
Berdagang Diatas Risiko Sendiri
#strong&loyal
#ma100ma50ZZL&goldencross
#4eDucationOnly
#KISS #TADSweek
1.di skala harian harga kekal ditutup di atas EMA100 & EMA200 (sila masukan indi )
2.untuk meneruskan kenaikan akan lebih cantik jika :
-jika bo & kekal di 0.685 with strong volume ,aftifkan SL di 0.630
3.di carta juga disertakan S&R gann untuk di jadikan sedikit panduan
begitulah dunia TA, perkara sama tetapi lihat berbeza2 .
tiada yang betul atau salah kerana ianya belum berlaku
Lihat semua idea pilihan editor
Pelajari selok-belok dagangan.
10 perkara tentang pasaran bearis, ketidakstabilan dan panikDagangan & pelaburan bukannya mudah. Jika mudah, semua orang sudah jadi kaya.
Satu perkara yang paling sukar untuk semua pedagang dan terutamanya pelabur, adalah apabila pasaran menjadi bearis secara tidak normal, arah aliran menurun ke bawah atau ke satu arah yang bertentangan dengan arah posisi mereka. Menambahkan lagi kepada kesusahan itu adalah apabila ketidakstabilan semakin menaik dan ketidaktentuan pula meninggi. Perkara-perkara sebegini telah terjadi sepanjang sejarah pasaran dan sepatutnya telah diambil kira dalam dagangan. Setiap pedagang atau pelabur sepatutnya ingat satu kenyataan yang mudah: pasaran akan berlawanan dengan anda pada satu-satu masa tertentu. Jadi bersiap sedia.
Belajar untuk berdagang atau melabur di dalam pasaran bearis dan tidak stabil memerlukan kemahiran yang hebat, pengalaman dan kekuatan minda. 12 bulan lepas telah menunjukkan perkara ini. Saham, bon, forex, kripto dan hadapan telah dilihat mengalami ketidakstabilan yang menaik dalam masa 12 bulan lepas. Jadi, apakah yang kita patut lakukan? Sekarang bagaimana?
Mari kita kembali kepada perkara asas - kemahiran, sifat dan pola fikiran yang diperlukan untk melalui detik-detik ini.
1. Rancang kehadapan 🗺
Rancang dagangan anda, dagang rancangan anda. Setiap dagangan, setiap pelaburan, sepatutnya mempunyai satu pelan disebaliknya. Tulis soalan-soalan asas sebelum anda membeli atau menjual. Contohnya, apakah harga masuk yang anda mahukan? Apakah harga keluar yang anda mahukan? Apakah henti rugi anda? Sebanyak mana wang yang anda akan risikokan? Kenapa anda lakukan dagangan atau pelaburan ini? Di dalam masa ketidakstabilan, soalan-soalan ini adalah lebih penting dari keadaan biasa. Kembali kepada perkara asas.
2. Jangan terburu-buru 🧘♂️
Ketidakstabilan dan terutama sekali pasaran yang panik, akan menyebabkan orang melakukan tindakan yang gopoh. Tekanan, aksi harga pantas, selalunya memaksa seseorang untuk bertindak tanpa sempat memikirkan kembali rancangan asal mereka. Jangan lakukan ini! Ambil masa anda. Kekal tenang dan lakukan apa yang anda telah rancangkan.
3. Bersabar dengan titik masukan 🎯
Ramai pedagang & pelabur bercakap tentang membeli junaman, tetapi perkataan ini menjelaskan tentang langkah-langkah yang perlu dilakukan. Jangan beli junaman tanpa satu rancangan. Anda rancang dahulu strategi anda, kemudian tunggu masa titik masukan yang tepat, dan biar pasaran yang datang kepada anda. Apabila pasaran berada dalam arah aliran menurun dan ketidakstabilan adalah tinggi, adalah sangat penting anda kekal tenang semasa menunggu masa masukan yang tepat. Gunakan pesanan had dengan bijak.
4. Tahu rangka masa anda ⏰
Adakah anda berdagang untuk satu hari? Satu bulan? Atau 5 tahun? Soalan-soalan asas ini akan mengingatkan anda tentang apa yang anda cuba lakukan dan bagaimana keadaan mental anda yang sepatutnya. Mereka juga akan mengingatkan anda tentang carta yang anda patut lihat, sama ada anda patut zum ke dalam carta 30 minit atau zum keluar ke carta mingguan untuk melihat sejarah tahunan harga.
5. Ada strategi untuk keluar 🚨
Satu strategi untuk keluar bermaksud walau apapun yang terjadi, anda tahu di mana henti rugi anda dan anda tahu di mana sasaran keuntungan anda. Tidak kira apa terjadi, pasaran naik atau turun atau ke sisi, anda ada rancangan keluar. Jangan hanya bergantung kepada nasib. Cipta satu strategi keluar anda sebelum anda lakukan dagangan dan kekal mengikutinya.
6. Ketatkan saiz posisi 💪
Tambahan ketidakstabilan dan ketidakketentuan hendaklah difaktorkan kepada pelan dagangan anda sebelum ia bermula. Akan tetapi, ramai pelabur dan pedagang baru terlupa untuk melakukan ini. Jika itu ialah anda, sekarang adalah masanya untuk anda mengubahsuai strategi dan rancangan anda, untuk julat dagangan dan ketidakstabilan yang lebih besar. Arah aliran tahunan yang membentuk satu pasaran sebelum ini sudah kurang tepat.
7. Zum keluar untuk konteks sejarah 🔎
Zum keluar carta anda, Kemudian zum keluar lagi. Sekarang zum keluar lagi dan lagi. Bulatkan lilin, garisan atau pergerakan harga terkini dan jadikan ia sebagai satu peringatan tentang di mana harga berada sekarang berbanding dari mana ia datang sebelum ini. Ada yang mengatakan, sekiranya ragu-ragu, zum keluar. Jangan sesat di dalam masa sekarang dengan hanya melihat kepada harian atau mingguan, tetapi lakukan penyelidikan untuk keseluruhan sejarah harga. Pelajari apa yang telah terjadi di masa lalu.
8. Tunai ialah satu posisi 💸
Mahu lakukan purata kos wang kepada satu dagangan? Mahu beli lebih banyak? Mahu berdagang lebih banyak? Anda memerlukan tunai untuk melakukannya. Adalah satu kelegaan untuk mampu menyertai ketidakstabilan pada bila-bila masa anda mahukan. Tunai ialah satu posisi dan dapat menjamin keadaan ini.
9. Elakkan panik, FUD, dan FOMO 😳
Apabila emosi menjadi tidak terkawal, ada beberapa kesilapan psikologi akan terjadi. FUD bermaksud ketakutan, ketidaktentuan, dan kemusnahan. FOMO pula bermaksud ketakutan akan ketinggalan. Ini adalah dua emosi biasa yang terjadi semasa di dalam pasaran yang menjunam. Separuh orang merasakan pengakhiran sudah hampir dan separuh lagi merasakan setiap pergerakan kecil adalah larian bulis yang baru. Jangan biarkan emosi-emosi ini menguasai anda.
10. Berehat sebentar 😀
Kadang-kadang adalah lebih baik untuk tidak memasuki pasaran. Log keluar, tutup aplikasi anda, keluar berjalan-jalan dan bersenam. Kembali ke pasaran apabila anda sudah bersedia semula. Minda anda juga pada masa ini sudah mendapat rehat yang mencukupi.
Kami harap anda menyukai catatan ini dan semoga ia dapat membantu anda untuk menelusuri pasaran.
Anda dialu-alukan untuk menulis tip tambahan atau nasihat di dalam seksyen komen di bawah!
Bagaimana membina pelan dagangan yang mantapHai semua! 👋
Pada hari ini, kita akan melihat kepada bagaimana untuk membina satu pelan dagangan yang mantap di dalam beberapa langkah mudah.
Pada masa ramai pedagang yang berjaya selalunya menggunakan pelbagai 'pembolehubah' yang berbeza apabila mengenalpasti dagangan, keputusan utama dalam melakukan proses pemilihan untuk semua pelan dagangan yang bagus akan selalunya kekal sama. Jadi, kami akan melihat kepada beberapa perkara utama yang anda sepatutnya pertimbangkan untuk pelan dagangan anda sendiri. Jom kita bermula 👇
Pemilihan Aset 🏦🏦
Semua pelan dagangan yang bagus perlu mendefinasikan bagaimana mereka akan memilih jenis aset untuk di dagangkan. Untuk pedagang Pasaran Hadapan dan FX, ini ialah satu proses yang mudah kerana kepelbagaian simbol yang boleh didagangkan adalah kecil. Akan tetapi, untuk pedagang Ekuiti dan Kripto, kepelbagaian simbol adalah sangat besar. Bagaimanakah anda mengetahui simbol yang mana mewakili peluang yang paling besar dan risiko/ganjaran terbaik? Mempunyai satu set kriteria untuk mencari peluang yang anda mahu dagangkan adalah sangat penting untuk memaksimumkan nilai jangkaan strategi anda.
Sebagai contoh, seorang pedagang harian saham mungkin mencari saham-saham yang membuat lonjakan jurang semalaman yang lebih dari 4%, pada X jumlah volum/saham didagangkan. Atau, seorang pedagang ayunan kripto mungkin mencari matawang kripto yang cair dengan keadaan terlebih jual atau terlebih beli yang boleh memberikan satu peluang balikan yang bagus.
Tidak kira apapun aset, untuk pedagang selalunya ada dua perkara utama yang perlu anda perhatikan:
Ketidakstabilan ✅
Kecairan ✅
Jika satu aset tidak mempunyai kecairan yang cukup, ia akan menyukarkan anda untuk masuk dan keluar dari posisi dagangan yang besar dari masa ke semasa.
Jika satu aset tidak mempunyai ketidakstabilan yang cukup, ia akan menjadi sukar untuk menjana keuntungan mutlak dari julat dagangan yang kecil. Namun ini bukanlah selalunya terjadi, kerana ada beberapa pilihan strategi untuk mendapat keuntungan daripada ketidakstabilan yang kecil, tetapi untuk pedagang semerta, perkara ini sangat penting.
Logik Pelaksanaan 🧠🧠
Sebaik sahaja anda mengetahui apakah aset yang anda mahu dagangkan, langkah seterusnya adalah untuk menentukan apakah yang dianggap sebagai peluang dagangan. Hampir semua aset bergerak setiap hari - apakah "persediaan" yang anda boleh definasikan untuk diri anda yang dapat menawarkan risiko/ganjaran terbaik?
Pelan dagangan terbaik mempunyai logik yang kelihatan seperti satu salasilah keputusan, supaya pedagang tidak perlu memikirkan terlalu banyak mengenai proses - kesemua keputusan sukar telah dilakukan sebelum situasi semasa berlaku.
Salasilah keputusan ini boleh menjadi sangat kompleks, tetapi selagi mana anda mencipta dan selesa dengan logik pelaksaan anda sendiri, anda akan boleh mengikutinya dan menambahbaik dari masa ke semasa.
Ada dua elemen penting untuk diambilkira apabila mencipta logik keputusan:
Arah ✅
Pelaksanaan ✅
Ada beberapa pedagang selesa melakukan dagangan di mana-mana arah, akan tetapi ramai pedagang yang hanya selesa melakukan satu arah dagangan sahaja, kerana ia adalah lebih mudah untuk meringkaskan apa yang anda cari dalam satu dagangan. Disebabkan ini, kebanyakan dana dan pedagang akan mendapatkan satu "pandangan" dahulu.
Sebagai contoh: "Saya hanya akan mencari dagangan panjang apabila aset lebih tinggi daripada moving average 20 hari nya."
ATAU
"Jika ISM PMI ialah lebih besar daripada 50, ketika itu baru saya akan mula memikirkan untuk membeli saham."
Kemudian, sebaik sahaja anda tahu arah mana yang anda mahu dagangkan (boleh jadi kedua-dua arah!), memikirkan secara TEPAT apa yang menyebabkan anda masuk dan keluar satu dagangan menjadi kepentingan untuk anda.
Sebagai contoh: "Jika saya mencari satu masukan panjang di dalam satu aset menaik, saya hanya akan membeli pada 30 hari tertinggi dan menetapkan henti saya pada 30 hari terendah."
Mempunyai kedua-dua arah dan pelaksanaan membantu menjelaskan dengan lebih tepat apakah yang dimaksudkan dengan satu peluang dagangan, dan apakah ia hanya satu corak yang wujud di dalam fikiran anda sahaja. Ia juga penting untuk mengawal risiko anda dan mengeluarkan anda dari keadaan yang buruk sekiranya ia terjadi.
Pengurusan Tunai 💵💵
Mencari aset untuk didagangkan dan mendagangkan mereka mengikut pelan berkualiti tinggi tidak memberikan makna sekiranya anda kehilangan semuanya di dalam satu dagangan yang anda letakkan posisi saiz terlalu besar. Disebabkan ini, pelan dagangan terbaik akan memasukkan elemen risiko dan penurunan dengan merancang untuk senario terburuk.
Strategi biasa yang digunakan untuk mengawal risiko berkisar dalam membina saiz posisi (sebagai contoh, merisikokan tidak lebih daripada 1-5% modal anda pada satu-satu masa) menggunakan had tema, had sektor dan lain-lain. Risiko ialah satu keputusan yang anda lakukan semasa perjalanan masuk, bukannya pada perjalanan keluar.
Apabila meletakkan satu dagangan, mengetahui ~ dengan tepat apa yang anda risikokan, dan bagaimana ini memenuhi strategi pengurusan posisi menyeluruh anda. Lihat artikel ini untuk maklumat lebih lanjut.
Itu dia! Tiga langkah pantas untuk membina satu pelan dagangan gagah yang sedia untuk menerima tumbuk terajang pasaran.
Jadi, apa lagi anda tunggu? Pergi bekerja 😉
-Pasukan TradingView ❤️
Profil Volum: Semua Yang Anda Perlu TahuHai Semua! 👋
Jika anda telah berada di dalam pasaran agak lama, anda mungkin pernah mendengar satu alat dipanggil "Profil Volum". Hari ini, kami akan membincangkan dengan lebih mendalam mengenainya, menerangkan bagaimana ia berfungsi dan memberikan anda beberapa cadangan yang anda boleh gunakan untuk meningkatkan keupayaan analisa anda.
Apakah Profil Volum? 🤔
Profil Volum ialah satu alat pencartaan termaju yang memaparkan aktiviti dagangan pada kedudukan harga tertentu sepanjang satu jangka masa yang ditetapkan. Pada carta, ia akan memplotkan satu histogram mendatar yang menunjukkan kawasan dimana volum dagangan yang penting terbentuk.
Perbezaan dengan Volum Tradisi 👀
Perbezaan utama di antara Volum Tradisi dan Profil Volum ialah bagaimana mereka menggunakan volum kepada masa dan harga.
Dalam maksud lain, Volum Tradisi memberitahu anda bila volum terjadi dan Profil Volum memberitahu anda dimana ia terjadi.
Peristilahan Profil Volum 🔤
Alat Profil Volum mempunyai beberapa komponen unik & peristilahan yang anda patut ketahui:
Point of Control (POC) – Kedudukan harga tunggal dalam satu jangka masa diberikan dimana volum terbanyak didagangkan.
Profile High – Kedudukan harga tertinggi yang dicapai dalam jangka masa ditentukan.
Profile Low – Kedudukan harga terendah yang dicapai dalam jangka masa ditentukan.
Value Area (VA) – Julat dimana satu peratusan ditentukan untuk semua volum didagangkan dalam suatu jangka masa. Selalunya peratusan ini ditetapkan pada 70%.
Value Area High (VAH) – Kedudukan harga tertinggi dalam kawasan nilai.
Value Area Low (VAL) – Kedudukan harga terendah dalam kawasan nilai.
Petua & Tipu Helah 😎
Seperti juga alatan dan pembelajaran lain, Profil Volum mempunyai beberapa penggunaan.
Satu strategi biasa ialah menganalisa dimana kawasan nilai jangka masa sebelumnya berada lawan harga semasa. Jika harga semasa berada di luar satu kawasan nilai untuk jangka masa sebelumnya, boleh dijangkakan bahawa aset itu sedang menaik. Jika harga masih berada di dalam kawasan nilai untuk jangka masa sebelumnya, ia mungkin boleh dilabelkan bahawa aset itu berada dalam keadaan penyatuan. Menentukan arah aliran dan penyatuan selalunya digunakan bersama-sama dengan ikutan arah aliran dan pelaksanaan strategi balikan purata.
Satu lagi strategi biasa yang digunakan ialah menggunakan "Virgin" Point of Control (VPOC's) sebagai kedudukan utama dalam satu aset. VPOC ialah kedudukan yang masih belum diuji dan kekal tidak pernah disentuh oleh pergerakan harga semasa dari semenjak mereka dibentuk. Ideanya ialah jika ada banyak pergerakan pada satu harga tertentu, berkemungkinan besar pemain-pemain pasaran yang terbesar mempunyai posisi dari kedudukan itu. Ini boleh menjadikan kelakuan boleh diramalkan yang boleh digunakan sebagai peluang kepada pedagang-pedagang yang bermata tajam.
Terima kasih kerana membaca!
Salam mesra!
- Pasukan TradingView ❤️
Pemberitahuan: 3 sebab mereka jadikan anda pedagang lebih baikHai Semua! 👋
Walaupun pemberitahuan mempunyai begitu banyak kegunaan di dalam dagangan, mereka selalunya kurang digunakan kerana ia mengambil masa dan kepintaran untuk membina satu sistem yang boleh menggunakan mereka dengan baik. Jom kita lihat beberapa sebab penggunaannya adalah berbaloi .
1. Mereka boleh membantu dalam pembinaan tabiat yang baik 💪
Berhenti sebentar jika ini biasa anda dengari: anda dengar satu cerita pelaburan yang hebat dan terus pergi ke pasaran dan membeli aset itu tanpa membuat apa-apa rancangan.
Walaupun kaedah ini masih boleh berjalan lancar, ia bukannya satu strategi yang bagus untuk kejayaan jangka masa panjang kerana dalam keadaan sebenar, adalah sangat sukar untuk kekal dalam kedudukan itu tanpa satu rancangan dan mendagangkannya dengan efektif. Anda mungkin memilih untuk keluar dari posisi berdasarkan hanya kepada ketamakan dan ketakutan sementara, dan kelakuan seperti ini boleh menghalang ketekalan dan keuntungan jangka panjang.
Pemberitahuan adalah sangat bagus kerana mereka dapat mengeluarkan sifat meneka semasa masuk atau keluar satu posisi. Hanya cipta satu pemberitahuan untuk harga yang anda mahukan, kemudian masuk posisi hanya jika keadaan ini dicapai. Kemudian, biarkan pasaran melakukan kerja mereka dan kebarangkalian bekerja untuk anda.
Pemberitahuan dapat menukarkan pengalaman berdagang dari satu kaedah yang sentiasa mencari satu idea - dan sentiasa rasa ketinggalan - kepada satu situasi rehat sambil menunggu keadaan yang anda telah tetapkan untuk tercetus sebelum melakukan apa-apa. Secara ringkas, pemberitahuan boleh menjadikan anda lebih bersedia untuk pergerakan naik turun pasaran.
2. Mereka memberikan lebih kebebasan dan mengurangkan tekanan 🧘
Ada satu pepatah yang sangat popular di dalam dagangan dan kehidupan iaitu emosi negatif akan dirasakan dua kali ganda lebih kuat daripada emosi positif. Pepatah ini mempunyai banyak kegunaan lain, tetapi ia berguna untuk memahami kehidupan sebagai seorang pedagang.
Perhatikan pelabur-pelabur berikut:
Seorang doktor gigi yang memeriksa laporan kewangan suku tahunan daripada brokerajnya
Satu pedagang posisi yang memeriksa posisinya sekali sebulan
Seorang pedagang ayunan yang memeriksa posisinya sekali seminggu
Seorang pedagang Harian yang memeriksa posisinya sehari sekali, atau mungkin lebih
Dengan keadaan biasa ketidaktentuan yang dihadapi oleh pasaran, peserta pasaran manakah yang paling kurang berpotensi akan menjadi marah dan kecewa? Doktor gigi. Kenapa? Kerana dia mendapat maklumat data yang paling sedikit dari pasaran. Pedagang terbaik dunia sebenarnya terdedah kepada situasi negatif beratus-ratus kali sehari untuk posisi mereka pada keadaan harian disebabkan oleh ketidaktentuan yang diluar kawalan mereka. Tingkatan simulasi negatif ini boleh menganggu kesihatan mental dan keberkesanan dagangan.
Pemberitahuan membenarkan pedagang yang bersedia dengan kebolehan untuk melangkah kebelakang dari pasaran dan membenarkan dagangan datang kepada mereka.
3. Pemberitahuan kami tidak membenarkan apa-apa terlepas ✅
Dua sebab sebelum ini adalah kebaikan dari penggunaan pemberitahuan harga, pemberitahuan kami turut menjadi lebih baik dari segi utiliti pengguna. Sebaik sahaja anda ada persediaan yang anda mahu dagangkan, anda boleh menetapkan pemberitahuan pada garisan arah aliran, penunjuk teknikal, skrip tersuai dan banyak lagi, membenarkan anda memastikan persediaan kesukaan anda tidak terlepas.
Ia boleh jadi semudah seorang pelabur jangka panjang menetapkan pemberitahuan RSI pada saham Dow 30 untuk membeli penurunan untuk saham-saham yang kuat, kepada aktiviti lebih kompleks seperti tetapan pemberitahuan untuk pedagang saham singkat spread hadapan harian untuk menentukan ketakcekapan harga dalam lingkungan 40 kontrak teratasnya.
Pemberitahuan tersuai kami boleh membenarkan pedagang yang tersusun untuk menangkap semua peluang yang mereka mahukan.
Dan itu dia! 3 sebab untuk anda menggunakan pemberitahuan dan semua kebaikan yang ia berikan.
Terima kasih kerana membaca dan jaga diri!
Dengan penuh kasih sayang,
Pasukan TradingView ❤️❤️
4 petua untuk bertahan dalam kejadian Black SwanHei semua! 👋
Mengambil kira kejadian yang berlaku dalam beberapa hari lepas, kami merasakan sekarang merupakan masa yang terbaik untuk melawat semula beberapa perkara yang bagus untuk anda lakukan, sebagai seorang pedagang dan juga manusia biasa, untuk menyelamatkan diri anda daripada terjebak dengan kejadian Black Swan. Kejadian satu pertukaran kripto gergasi telah jatuh bangkrup adalah contoh paling terkini untuk kejadian Black Swan, namun kejadian Black Swan boleh berlaku di dalam semua keadaan yang berbeza - peribadi, politik, persekitaran dan banyak lagi. Disebabkan itu, kami akan membawa anda menelusuri beberapa petua bagaimana anda boleh menjaga diri anda daripada kejadian buruk yang tidak disangka-sangka.
1) Jangan simpan semua pelaburan anda di dalam satu tempat.
Ini merupakan perkara sangat utama melihatkan apa yang terjadi kepada FTX baru-baru ini, tetapi memecahkan aset-aset anda dalam beberapa penyedia jagaan adalah satu pertahanan yang sangat bagus sekiranya mana-mana antara mereka mengalami masalah kebangkrapan. Dengan cara itu, anda sentiasa dipelihara dari risiko penyedia tunggal. Pelbagai kerajaan sejagat telah cuba mengambil inisiatif untuk mengurangkan kejadian ini (insurans FDIC, pengawalan kewangan), tetapi tiada siapa yang akan menjaga kepentingan anda sebaik diri anda sendiri. Jadi, pastikan diri anda terjamin.
Jangan simpan aset-aset anda di satu tempat juga terpakai untuk kelas aset dan geografi. Punyai banyak hartanah di satu wilayah tunggal? Anda tiba-tiba boleh terdedah kepada bencana alam yang boleh terjadi kepada tempat itu, pertukaran politik yang drastik dan banyak lagi. Hanya punyai satu kelas aset? Mungkin situasi makro boleh berubah secara tiba-tiba kepada anda dan ia akan bernilai kurang daripada apa yang anda jangkakan.
Kepelbagaian ialah namanya, bukan hanya dari satu perspektif posisi, tetapi pada satu perspektif semua risiko. Di manakah tempat yang anda paling terdedah kepada risiko?
2.) Simpan sedikit tunai di dalam tangan.
Ini juga terbukti untuk mereka yang sekarang tidak dapat mengakses dana mereka disebabkan kejadian yang berlaku baru-baru ini, tetapi menyimpan tunai untuk menyelesaikan perbelanjaan jangka pendek merupakan penyelamat yang anda perlukan. Kepada yang lain, kehilangan pekerjaan adalah satu contoh terbaik untuk kejadian Black Swan peribadi dan sesuatu yang boleh merugikan seseorang untuk beberapa tahun dalam kewangan peribadi. Pastikan anda berada di dalam posisi yang anda tidak akan tertekan secara kewangan jika sesuatu tidak normal terjadi dalam kehidupan harian anda.
3.) Jangan berhutang.
Ada beberapa pembelian dalam kehidupan kita selalunya menyebabkan kita berhutang, tetapi mereka yang punyai posisi kukuh semasa krisis adalah mereka yang tidak berhutang kepada yang lain secara kewangan. Dengan mengira kebanyakan kejadian Black Swan selalunya menyebabkan pelbagai kemusnahan kewangan kepada mangsa, mempunyai liabiliti boleh menambahkan tekanan yang mengurangkan pilihan kepada mereka yang sepatutnya boleh mendapatkan kelebihan dalam situasi itu. Tambahan lagi, mereka dengan posisi kewangan yang kukuh selalunya mereka yang mampu menambahbaik kedudukan mereka semasa situasi buruk berlaku seperti membeli aset pada harga yang selalunya tidak akan dapat diperolehi. Hutang boleh menahan tingkatan fleksibiliti ini dan untuk mengurangkan risiko, anda sepatutnya tidak mempunyai hutang.
4.) Simpan beberapa aset pada tangan, secara peribadi.
Petua ini untuk kejadian Black Swan yang berskala lebih besar seperti terputus bekalan kuasa yang lama, kegagalan rangkaian komunikasi, hentaman meteor, perang dan perkara-perkara lain yang bersamaan di dalam kategori itu.
Tetapi, di dalam konteks kegagalan yang lebih luas dari segi keruntuhan masyarakat serantau atau lebih besar, mempunyai aset di dalam tangan adalah perkara yang terbaik untuk diri anda. Di dalam satu situasi dimana anda tidak mampu mengakses infrastruktur masyarakat lebih besar yang boleh dibeli, mempunyai lebihan wang di tangan dimana anda tinggal merupakan satu selimut insurans terbaik. Sama ada tunai, emas, benih atau makanan, jangan terperangkap tanpa ada apa-apa rancangan.
Kami tahu topik ini bukanlah satu topik yang menarik untuk dibincangkan, namun jika anda mengikuti petua-petua ini, berkemungkinan besar anda terjaga daripada semua kejadian buruk yang boleh terjadi di dalam dunia.
Jaga diri anda!
-Pasukan TradingView ❤️❤️
Cara baiki dagangan melalui kadar faedah: Bahagian 4Hai semua! 👋
Pada bulan ini, kami mahu menelusuri tajuk kadar faedah, apakah mereka, mengapa mereka penting dan bagaimana anda boleh menggunakan maklumat kadar faedah di dalam dagangan anda. Ini adalah tajuk di mana pedagang-pedagang baru selalunya hanya akan melihat sekali lalu sewaktu baru bermula, jadi kami harap ini akan menjadi satu siri yang dapat membantu dan diambil tindakan untuk orang-orang baru yang sedang mencari jalan untuk mempelajari lebih banyak mengenai analisa makroekonomi dan asas!
Anda boleh memikirkan pasaran kadar di dalam tiga dimensi.
1.) Mutlak
2.) Relatif
3.) Menerusi Masa
Dengan kata lain;
1.) Bagaimanakah kadar didagangkan pada satu asas mutlak? DENGAN KATA LAIN, adakah mereka menawarkan satu tawaran risiko/keuntungan menarik kepada pelabur-pelabur?
2.) Bagaimanakah kadar didagangkan pada satu asas relatif? DENGAN KATA LAIN, apa yang memisahkan harga bon di antara negara-negara berbeza?
3.) Bagaimanakah kadar didagangkan menerusi masa? DENGAN KATA LAIN, apakah itu "Keluk Hasil"?
Di dalam catatan pertama kami , kita telah melihat kepada bagaimana untuk mencari maklumat kadar faedah di TradingView, dan bagaimana kadar faedah bergerak di dalam pasaran terbuka. Di dalam catatan kedua kami , kita telah melihat kepada beberapa keputusan yang pelabur perlu lakukan apabila melabur di dalam bon (kadar) lawan aset lain. Di dalam catatan ketiga kami , kami telah melihat kepada kadar pada asas relatif di antara negara.
Di dalam catatan terakhir hari ini, kita akan melihat bagaimana kadar didagangkan menerusi masa - di dalam kata lain, Keluk Hasil. Apakah maklumat yang anda boleh dapati daripada melihat Keluk Hasil? Bagaimanakah ia boleh membantu pelan dagangan anda? Mari mulakan!
Sebagai rujukan, mari kita lihat pada Keluk Hasil:
Carta ini mengandungi beberapa aset berbeza, jadi kita akan pecahkan mereka.
Kawasan putih/biru ialah kadar faedah yang anda terima untuk bon dua tahun apabila anda membelinya.
Garisan oren ialah kadar faedah yang anda terima untuk bon lima tahun kerajaan apabila anda membelinya.
Garisan teal ialah kadar faedah yang anda terima untuk bon tujuh tahun kerajaan apabila anda membelinya.
Garisan kuning ialah kadar faedah yang anda terima untuk bon sepuluh tahun kerajaan apabila anda membelinya.
Garisan ungu ialah kadar faedah yang anda terima untuk bon 30 tahun kerajaan apabila anda membelinya.
Seperti anda dapat lihat, perbezaan kematangan untuk bon akan memberikan perbezaan hasil dari masa ke semasa.
Jika anda membeli bon dua tahun pada awal tahun 2021, anda akan mendapat hasil 0.15% SETIAP TAHUN.
Pada masa yang sama, jika anda membeli bon 30 tahun pada awal tahun 2021, anda akan mendapat hasil 1.85% SETIAP TAHUN.
Situasi telah berubah dari sejak itu. Pada masa sekarang:
Jika anda membeli bon dua tahun, anda akan mendapat hasil 3.56% SETIAP TAHUN.
Jika anda membeli bon 30 tahun, anda akan mendapat hasil 3.45% SETIAP TAHUN.
Dalam kata lain, situasi telah bertukar sepenuhnya.
Kenapa ini terjadi?
Ada beberapa sebab, bersambung kepada banyak tajuk-tajuk yang kita pernah bincangkan pada beberapa catatan lepas. Mari kita pecahkan mereka.
1.) Risiko Kadar Dana Bank Pusat
2.) Risiko Inflasi
3.) Risiko Kredit
4.) Risiko Pasaran
Untuk bermula, dari awal tahun 2021 sehingga kini, bank pusat telah menaikkan kadar dana secara ketara. Ini bermakna bon kerajaan akan mula menyaksikan hasil mereka menaik. Kenapa meminjamkan wang kepada kerajaan jika anda boleh mendapatkan lebih keuntungan dengan meletakkan duit tunai anda di dalam akaun simpanan?
Yang kedua, inflasi semakin menaik. Ini ialah kesan daripada kejutan bekalan di seluruh dunia untuk komoditi & servis. Disebabkan kekurangan semakin bertambah dan permintaan semakin menaik, kenaikan harga untuk barangan harian telah menyebabkan bon jangka pendek untuk "Menghampiri" kepada hasil untuk bon-bon kematangan lebih panjang.
Ketiga, apabila KDNK semakin mengecut pada dua suku sebelumnya, risiko kerajaan A.S. tidak dapat membayar kembali pinjaman mereka menerusi resit cukai dan penerbitan bon semakin meningkat.
Akhirnya, seperti yang kita boleh lihat pada catatan kedua:
Apabila saham menandingi bon, permintaan institusi untuk saham akan menaik, menunjukkan bahawa masyarakat merasa selesa dan berminat mengambil risiko. Apabila bon menandingi saham, ia boleh memberikan gambaran bahawa masyarakat lebih menyukai untuk memegang kenderaan pembayaran faedah "tiada risiko" berbanding ekuiti di dalam syarikat dengan keadaan prospek ekonomi yang memburuk.
Permintaan untuk bon ini akan berlaku di seluruh Keluk Hasil. Permintaan untuk aset "tiada risiko" bertambah dalam keadaan ekonomi memburuk, bermaksud Keluk Hasil adalah petunjuk kepada bagaimana peserta-peserta pasaran berfikir mengenai keadaan pasaran dalam sesuatu tempoh masa. Jika hasil untuk bon dua tahun ialah lebih tinggi dari bon 10 tahun, peserta pasaran menerusi aktiviti pembelian dan jualan mereka menunjukkan bahawa mereka menjangkakan dua tahun berikutnya akan menghadapi risiko ekonomi yang lebih tinggi daripada sepuluh tahun berikutnya. Dalam kata lain, mereka menjangkakan adanya kemelesetan ekonomi.
Ini sangat berguna untuk beberapa jenis pedagang:
Ekuiti ialah diikat kepada ekonomi - jika kadar memberitahu sesuatu tentang prospek ekonomi, ia suatu yang bijak untuk memberikan perhatian, kerana ia mungkin dapat memberitahu gaya proses/dagangan pemilihan aset anda.
FX sangat berkait dengan kadar - jika kadar bergerak, FX akan menerima impak.
Kripto telah menunjukkan korelasi songsang yang tinggi secara sejarah dengan indeks "wang mudah". Jika kadar menaik, kripto yang tiada pembayaran faedah akan menjadi kurang menarik.
Itu sahaja siri kami mengenai Kadar Faedah!
Terima kasih kerana membaca dan moga anda dapat berehat dengan baik di hujung minggu.
- Pasukan TradingView ❤️
BAGAIMANA MENCARI SUMBU ROKETSeperti yang kita lihat dalam carta, bagaimana kaunter SYSCORP membuat kenaikan dalam kadar yang tinggi hampir 90% dalam jangka singkat ( 12 hari )pada bulan Ogos lepas. Kita boleh dan akan menjumpai kaunter sebegini dengan sedikit usaha dan teknikal sebelum ia membuat perubahan ketara yang kita panggil " MEROKET".
Sebelum itu, berdasarkan carta harga SYSCORP ia berada dalam downtrend dan mula uptrend pada akhir 2020. Ini ditunjukkan oleh garisan Exponential Moving Average(EMA) iaitu harga mula berada di atas EMA200. Ketika ini ia mencapai 137 % kenaikan. Kenaikan ini ditunjukkan oleh isyarat ST. Kemudian ia membuat pergerakan SIDEWAY lebih kurang 1 tahun 6 bulan dimana jarak nilai support & resistance lebih kurang 10sen. * jika kita amati kaunter seumpamanya nilai ini lebih kurang sama.
Dan bulan ogos lepas ia breaks resistance dan meroket sebanyak 85% dalam masa 12 hari.
Keadaan sebeginilah yang kita hendak cari...!!! Adakah sukar???
Tidak sukar dengan sedikit kerajinan, teknikal asas dan kesabaran...
BAGAIMANA?
STEPS;
1. Cari kaunter nilai harga 30sen ke atas, yang UPTREND dan bergerak SIDEWAY selepas uptrend tadi.
Atau cari kaunter DOWNTREND dan bergerak SIDEWAY.
2. Kenalpasti jarak/range harga antara support & resistance ketika ia bergerak SIDEWAY tadi. Jarak yang signifikan ialah 10 sen.
3. Permulaan sumbu apabila EMA30 cross-up EMA100. Marking dan observe. Masukkan dalam list atau alert.
Harga tidak akan meroket terus. Di sini ia menuntu kesabaran. kebiasaannya ia membuat " test" di resistance, dan pullback, beberapa kali.
Kemudian harga sedikit demi sedikit menaik ke resistance dan mula BREAKS reistance seterusnya meroket ke awan.
*NOTA
1. ST di carta ialah signal SUPER TREND iaitu EMA30 cross-up EMA100. Ini ialah permulaan sebelum ia bull/membuat kenaikan.
2. KESABARAN. Ingat, harga bukannya terus meroket pada ST.
3. PULLBACK. Retailer akan out kerana harga mula turun. Whales akan in/sambut di support.
4. Jika harga pecah support SIDEWAY maka teknikal ini terbatal. Jarang berlaku tetapi tidak mustahil. STRONG support sangat penting untuk dinilai.
PENAFIAN :
CATATAN INI BUKANLAH BUY/SELL CALL, HANYA IDEA DAN ANALISIS KAJIAN UNTUK PENDIDIKAN. TAKE AT YOUR OWN RISK.
KAJIAN 6: Empat Cara Penentuan Support dan ResistanceKAJIAN 6: Empat Cara Penentuan Support dan Resistance
- Support dan Resistance merupakan dua elemen yang penting dalam membuat keputusan untuk Cutloss (CL) dan Take Profit (TP) sesuatu saham.
- Support diibaratkan seperti lantai yang kukuh manakala Resistance pula diibaratkan seperti bumbung yang teguh. Harga tidak akan mampu melepasi Support dan Resistance ini kecuali dengan momentum yang kuat.
- Jika harga didapati memecahkan resistance (bumbung), ia bermakna harga telah berjaya breakout dan harga akan menjadikan resistance tadi sebagai support (lantai). Jika harga memecahkan support (lantai) pula, ia bermakna harga telah breakdown dan harga akan menjadikan support tadi sebagai resistance (bumbung).
- Terdapat beberapa cara penentuan Support dan Resistance:
1️⃣ Classical Support & Resistance.
- Jelas kelihatan ketika harga bergerak sideways.
- Paling banyak digunakan dan diajarkan.
2️⃣ Dinamic Support & Resistance (Moving Average).
- Tidak perlu dilukis. Hanya perlu masukkan indikator ke dalam chart sahaja.
- Moving Average ini boleh dibahagikan kepada 4 jenis:
👉 EMA 5, EMA 7 = Dinamic Support & Resistance untuk super short term.
👉 MA 20 = Dinamic Support & Resistance untuk short term.
👉 MA 50 = Dinamic Support & Resistance untuk mid term.
👉 MA 200 = Dinamic Support & Resistance untuk long term.
3️⃣ Trend line Support & Resistance.
- Jelas kelihatan apabila sesuatu saham berada dalam keadaan uptrend atau downtrend.
- Apabila uptrend, saham akan menjadikan trend line sebagai support.
- Apabila downtrend, saham akan menjadikan trend line sebagai resistance. Apabila harga berjaya memecahkan trend line ini, ia dinamakan BDTL (Break DownTrend Line).
4️⃣ Gann Square of Nine.
- Dicipta oleh William Delbert Gann (W.D Gann) berasaskan campuran geometri, astrologi dan teknik matematik kuno.
- Cara pengiraan boleh didapati di youtube. Selain itu boleh juga gunakan kalkulator gann yang disediakan oleh Mahersaham. Anda juga boleh gunakan iSaham gann table yang telah diadaptasi kegunaannya khusus untuk Bursa dengan mengambil kira lebih 100k data support dan resistance saham di Bursa.
Nota kaki:
* Breakout = Harga memecahkan resistance.
* Breakdown = Harga memecahkan support.
* Sideways = Keadaan dimana harga bergerak mendatar.
* Uptrend = Keadaan dimana harga bergerak menaik.
* Downtrend = Keadaan dimana harga bergerak menurun.
* BDTL = Break DownTrend Line. Harga memecahkan garis penurunan.
------------------------------
DISCLAIMER:
Terma atau istilah 'KAJIAN' yang digunapakai ini merangkumi tentang info, pendidikan dan pembelajaran sahaja. Jadi, ia bukanlah saranan untuk jual dan beli (buycall dan sellcall) sesuatu saham.
Cara baiki dagangan melalui kadar faedah: Bahagian 3Hei semua! 👋
Pada bulan ini, kami mahu menelusuri tajuk kadar faedah, apakah mereka, mengapa mereka penting dan bagaimana anda boleh menggunakan maklumat kadar faedah di dalam dagangan anda. Ini adalah tajuk di mana pedagang-pedagang baru selalunya hanya akan melihat sekali lalu sewaktu baru bermula, jadi kami harap ini akan menjadi satu siri yang dapat membantu dan diambil tindakan untuk orang-orang baru yang sedang mencari jalan untuk mempelajari lebih banyak mengenai analisa makroekonomi dan asas!
Di dalam catatan pertama kami, kita telah melihat kepada untuk bagaimana mencari maklumat kadar faedah di TradingView, dan bagaimana kadar faedah bergerak di dalam pasaran terbuka. Di dalam catatan kedua kami , kita melihat kepada beberapa keputusan yang pelabur perlu lakukan apabila melabur di dalam bon (kadar) lawan aset lain.
Hari ini, kita akan melihat bagaimana pelabur sejagat memahami kadar faedah, menggunakan tiga contoh kukuh.
Jom mulakan!
Seperti yang kami sebut sebelum ini, apabila ia mengenai kaedah memahami kadar faedah di mana-mana negara, ada tiga perkara utama yang perlu diperhatikan:
1.) Risiko Kadar Dana Bank Pusat
2.) Risiko Inflasi
3.) Risiko Kredit
Untuk permulaan, mari kita lihat Risiko Kredit. 💥💥
Risiko kredit ialah apa yang akan terjadi apabila adanya risiko anda tidak akan mendapatkan semula wang yang dipinjamkan kepada entiti tertentu. Untuk siri ini, disebabkan kita hanya melihat kepada bon kerajaan, ini bermaksud risiko sekiranya kerajaan tidak membayar kepada anda semula.
Pelajaran: Sekiranya semua perkara dianggap sama, semakin banyak sesuatu entiti (Syarikat, Negara) harus membayar untuk meminjam wang, semakin kurang 'stabil' mereka di mata pelabur.
Seterusnya, mari kita lihat berkenaan Risiko Inflasi. 💸💸
Risiko Inflasi ialah sesuatu yang terjadi apabila ada risiko yang modal anda akan mengalami pengurangan kuasa pembelian dari masa ke semasa lebih pantas berbanding kadar faedah, disebabkan kadar inflasi.
Sebagai contoh, perhatikan carta ini:
Pada warna Biru/Putih, anda dapat melihat hasil bon 1 tahun Turki. Pada warna hijau, anda boleh melihat hasil bon 1 tahun A.S. Perhatikan perbezaan di antara kadar faedah - bon Turki membayar 14% dan bon A.S. membayar 3%. Disebabkan A.S. ialah satu ekonomi yang lebih besar dan maju (dengan itu mempunyai risiko "kredit" yang lebih rendah), beberapa perbezaan dari segi hasil akan bergantung kepada perbezaan kadar inflasi yang sangat berbeza di dalam ekonomi.
Untuk warna merah, anda boleh melihat kadar inflasi di Amerika Syarikat dan warna kuning, anda boleh melihat kadar inflasi di Turki. Dengan mengandaikan satu kadar pertukaran yang tetap, disebabkan Lira Turki akan dapat membeli semakin sedikit barangan dan servis dari masa ke semasa berbanding Dolar U.S., pelabur akan meminta lebih banyak hasil untuk mengelakkan kerugian dari segi kuasa membeli.
Pelajaran: arah kadar Faedah memberitahu anda bagaimana pelabur berfikir inflasi akan bergerak dalam satu jangka masa.
Akhirnya, mari kita lihat kepada Risiko Dana Bank Pusat. 🏦🏦
Risiko dana bank pusat ialah sesuatu yang terjadi apabila Bank Pusat mungkin menggerakkan kadar pembiayaan asas melawan kepada pergerakan portfolio anda.
Perhatikan carta ini:
Ia ialah carta yang sama seperti sebelum ini, tetapi sebelum ini kami menggunakan kadar inflasi diletakkan kepada kadar faedah, untuk carta ini kami menambahkan kadar Bank Pusat semasa kepada carta.
Ingat, kadar Bank Pusat ialah kadar yang anda akan dapat daripada bank tanpa "mengurung" wang anda di dalam pinjaman kepada kerajaan.
Risiko kadar Bank Pusat memainkan peranan terbesar di dalam penentuan harga bon, seperti yang anda boleh lihat dari pergerakan kadar faedah dan hasil yang berdekatan antara satu sama lain, terutamanya apabila ini ialah bon satu tahun sahaja (kita akan melihat keluk hasil pada minggu hadapan).
Dengan kata lain, disebabkan Bank-bank Pusat di seluruh dunia selalunya dimandatkan untuk mencuba dan mencipta harga-harga yang stabil untuk pengguna, tindakan mereka selalunya akan bersamaan dengan inflasi. Kadang kala bank akan menaikkan kadar hasil terlalu tinggi dan mencipta deflasi. Kadang kala bank akan menaikkan kadar terlalu rendah dan akan menjadi "orang belakang" inflasi (yang ramai percaya terjadi sekarang).
Pelajaran: Kadar faedah ialah petunjuk kepada polisi Bank Pusat, yang diberikan oleh beberapa faktor dan berlainan daripada rantau ke rantau - kadar faedah boleh menerangkan kesihatan sesuatu ekonomi. Terlalu "Tinggi", dan Bank Pusat mungkin akan kehilangan kawalan. Terlalu "Rendah", dan ekonomi mungkin akan menjadi lembap. Semua ini merupakan anggapan umum tetapi mereka adalah tempat yang bagus untuk memulakan perbandingan antara rantau secara relatif.
Dan itulah kesemuanya! Beberapa contoh kukuh dan pembelajaran yang boleh kita pelajari dengan melihat kepada pergerakan langsung di dalam pasaran. Memahami dinamik ini adalah sangat berguna untuk membina satu strategi dagangan yang ampuh. Dalam kata lain, jika anda berdagang FX, ia adalah sangat penting untuk mengetahui perbezaan di antara negara. Ini bersamaan dengan, jika anda berminat untuk melabur di dalam satu syarikat, melihat kepada hasil bon syarikat itu boleh memberitahu anda sebanyak mana risiko pelabur akan fikirkan jika syarikat itu tidak dapat membayar semula pinjamannya.
Minggu hadapan, kita akan melihat pula pada Keluk Hasil dan memasukkan beberapa pelajaran tentang bagaimana anda boleh menggunakan maklumat itu untuk meramalkan harga dan keadaan keseluruhan ekonomi.
- Pasukan TradingView ❤️❤️
Cara untuk menambahbaik dagangan anda dengan melihat kepadaHai semua! 👋
Pada bulan ini, kami mahu membicarakan mengenai tajuk kadar faedah; apakah mereka, mengapa mereka penting dan bagaimana anda boleh menggunakan maklumat kadar faedah untuk dagangan anda. Ini adalah satu tajuk yang selalunya diabaikan oleh pedagang-pedagang baru sewaktu bermula, jadi kami harap perkongsian ini akan menjadi satu siri yang dapat membantu dan boleh dilaksanakan untuk orang-orang baru yang mahu mempelajari dengan lebih lanjut mengenai analisa makroekonomi dan asas!
Soalan pertama apabila berurusan dengan kadar faedah adalah bagaimana cara untuk melihat maklumat di TradingView. Anda masih boleh mengklik tab "Bon" di bawah "Pasaran" dan melihat kepada jadual "Kadar" tetapi ada satu cara yang lebih mudah untuk melihat kadar faedah di seluruh dunia iaitu dengan menggunakan terminal 'carian' dan menaip "10Y". Kemudian klik "Ekonomi" dan anda akan dapat melihat semua kadar faedah sejagat untuk 10 tahun.
Konfigurasi ini akan memberikan anda kadar "10 tahun" tetapi anda akan mendapat bon dengan kematangan berbeza menggunakan ticker-ticker berlainan. Sebagai contoh, anda boleh melihat kadar 3 bulan Amerika Syarikat dengan menaip "US03M" atau kadar 10 tahun Brazil dengan menaip "BR10Y". Semua kadar pasaran di dalam sistem kami mengikuti standard ticker ini. Cubalah! Senang sahaja.
Untuk mereka yang belum biasa, di sini dinyatakan bagaimana kadar faedah berfungsi.
Kadar faedah berubah-ubah pada pasaran terbuka sama seperti saham atau mata wang kripto; mereka bergerak menyongsang dengan harga bon kerajaan. Dengan ini, anda cuma perlu melihat kepada harga bon kerajaan untuk mendapatkan gambaran mengenai kadar faedah -> mereka akan bergerak pada arah yang berbeza.
Ini disebabkan apabila bon dikeluarkan, mereka akan dikeluarkan dengan satu "nilai par" dan satu "kadar kupon". Katakan nilai par untuk satu bon kerajaan adalah $1,000 dan kadar kupon adalah 2%. Ini bermakna pada setiap tahun, pengeluar bon akan membayar pemilik bon sebanyak $20.
Selepas bon dikeluarkan, mereka boleh didagangkan secara bebas di dalam pasaran terbuka. Katakan nilai $1,000 bon telah menaik dan mula didagangkan pada $1,030 kerana ada permintaan ketara untuk sebab-sebab tertentu. Kerana $20 dibayar kepada pemilik bon adalah tetap, "kadar faedah" sebenar yang akan pembeli dapat apabila mereka membayar $1,030 untuk bon itu adalah sedikit rendah daripada 2% -> 1.94% secara lebih tepat.
Jadi, perubahan harga bon akan menukar "kadar faedah" pada masa nyata di dalam pasaran!
Satu perkara yang perlu diketahui: Kadar bon kerajaan adalah berbeza daripada kadar "dana" yang ditentukan Kerajaan yang diputuskan oleh bank pusat sesuatu negara.
Minggu hadapan untuk bahagian 2, kita akan melihat kepada apa yang memacu penawaran dan permintaan untuk bon-bon kerajaan / kadar faedah dan bagaimana polisi kewangan memberikan kesan kepada semua aset yang anda dagangkan. Dan bagaimana anda boleh menggunakan maklumat ini untuk kebaikan anda!
Jumpa minggu hadapan!
- Pasukan TradingView ❤️❤️
Lihat semua idea pilihan editor
Penjelasan video mendalam yang disediakan oleh pedagang, untuk anda.
#EWINT#BukanShariah
Salam semua, saya ingin share satu setup yang saya jumpa di kaunter EWINT .
Kesemua indikator menunjukkan BUY SIGNAL. Namun, di manakah tempat untuk kita membuat entry? Dan berapakah risiko yang sepatutnya kita ambil?
Jadi saya ada membuat sedikit penerangan di manakah kawasan yang berpotensi untuk melakukan pembelian.
Jika idea ini dapat membantu anda dari segi analisa dan pemahaman indikator, jangan lupa Follow saya di Tradingview untuk melihat penemuan kaunter saham yang menarik.
Disclaimer: Sila semak fundamental syarikat. Kenyataan saya ini hanyalah untuk tujuan pembelajaran dan bukannya "Buy Call atau Signal"
Indikator Trendband Cycle - kemaskini label Target/Stop LossSaya tambah maklumat di dalam label untuk Target dan Stop Loss.
Ada kesilapan penerangan pada minit ke 4:13 - nilai stop loss bukan -11.11%, tetapi -1.56% , boleh rujuk terus dalam label tersebut.
Seperti biasa, buang indikator Trendband Cycle dan tambah semula untuk dapatkan kemaskini terbaru.
Penggunaan McGinley Indikator Untuk SwingMcGinley indikator ini adalah suatu indikator yang baik untuk trend tetapi amat kurang dikenali oleh pedagang. Indikator ini akan berubah mengikut harga dan mengelakkan whipsaw harga. Tekniknya perlu di gunakan dengan mengandingkan indikator lain dan juga melihat kepada confluence area. Justeru itu, jika kita melihat kepada carta Permaju, harga telah naik lebih tinggi dari McGinley. TP pertama adalah resistance terdekat pada aras 0.24 sen. Boleh letak TP ke 2 pada harga RM0.35. Cut loss boleh gunkan ATR X 2.
Lihat semua idea pilihan editor
Penunjuk dan strategi dagangan yang dibina oleh komuniti kami.
Golden PocketGolden Pocket
This marks up the fibonacci retracement levels of 0.65 and 0.618 by default, these levels are often referred to as the golden pocket.
They are known by this because when price has an impulse either to the up or downside, price will end up retracing at some point. This Golden pocket often lines up with other means of confluence where it's considered a good entry price from the retrace.
Unlike standard fib retracement indicators, these boxes will extend with current price until they are hit. As well as this, there is a moving average filter which you can set to higher timeframes meaning that you can choose to only look for golden pockets which are following the higher time frame trend. You can easily monitor all of your settings by setting up just 1 alert.
Settings
You have the option to enable/disable the line which marks out the pivot points the fib is being calculated from, you can also change the colour and style of the line.
Below this you have the option to choose what colour the fib boxes are and what colour they change to once price hits it. If you want them to disappear change the colours opacity to 0%.
If you want to change the golden pocket levels you can do that by changing the 0.618 or 0.65 levels in the settings.
The pivot distance controls what part defines a pivot high or low, it must be the highest/lowest to the left/right of the pivot candle count.
MA filter will only accept golden pockets which are trending with the Moving average.
You can change all the settings of the Moving average which acts as a filter including which timeframe it is calculated on.
Alerts
Simply toggle this on int the settings and then click on the 3 dots next to the indicators name, 'add alert', leave the top boxes as they are, you can name the alert anything you like but once you confirm this, it will monitor all golden pockets on the particular asset and timeframe you are looking at. The alerts are set up to trigger as soon as price touches one of the boxes.
Use Cases
We like setting are moving average up on the daily timeframe and using the Moving average filter so we know we are only trading with the higher timeframe trend. From there we can set up alerts on any lower timeframe.
Feel free to use any part of this script in your own code, please just give us a mention so we can check out your contributions to the community as well!
Happy to take in any suggestions or ways of improving
Pivot and Price DiscoveryA Population Sampled linear regression model that provides additional detail about the distribution moments (skew, kurtosis, variance and mean) as well as providing indicators that track when a pivot has enough momentum to trade on as well as expected ranges of future price action based on Std Devs.
For the momentum lines -- red indicates that there has been a reducing pivot with momentum, this continues as a grey line for continuation, and will be cancelled when an increasing pivot with momentum is encountered.
Forward looking trend triangle captures the +/- stated standard deviation from the latest bar_index over 2 periods. Movements that trace outside of this can be considered a precursor to an upcoming pivot, and by analyzing skewness and kurtosis, the probability of an upcoming pivot should be better understood.
I have really only looked at this for timescales greater than 5 minutes. Adjust the lookback length accordingly when moving to different timescales:
For example, 1 hr at 10m timescale will be a lookback length of 6 which is too low for accurate analysis, so keep the lookback length appropriate for the timescales being used.
Also realize that trade volume will skew the deviations and regression if you are including data outside of regular trading hours (futures are different, but also experience volume sensitivity -- I maylook into accounting for this in future versions.)
© TheGeeBee
Fair value bands (Dynamic risk levels, fair value metrics)— Overview
Fair value bands, like other band tools, depict dynamic points in price where price behaviour is normal or abnormal, i.e. trading at/around mean (price at fair value) or deviating from mean (price outside fair value). Unlike constantly readjusting standard deviation based bands, fair value bands are designed to be smooth and constant, based on typical historical deviations. The script calculates pivots that take place above/below fair value basis and forms median deviation bands based on this information. These points are then multiplied up to 3, representing more extreme deviations.
By default, the script uses OHLC4 and SMA 20 as basis for the bands. Users can form their preferred fair value basis using following options:
Price source
- Standard OHLC values
- HL2 (High + low / 2)
- OHLC4 (Open + high + low + close / 4)
- HLC3 (High + low + close / 3)
- HLCC4 (High + low + close + close / 4)
Smoothing
- SMA
- EMA
- HMA
- RMA
- WMA
- VWMA
- Median
Once fair value basis is established, some additional customization options can be employed:
Trend mode
Direction based
Cross based
Trend modes affect fair value basis color that indicates trend direction. Direction based trend considers only the direction of the defined fair value basis, i.e. pointing up is considered an uptrend, vice versa for downtrend. Cross based trends activate when selected source (same options as price source) crosses fair value basis. These sources can be set individually for uptrend/downtrend cross conditions. By default, the script uses cross based trend mode with low and high as sources.
Cross based (downtrend not triggered) vs. direction based (downtrend triggered):
Threshold band
Threshold band is calculated using typical deviations when price is trading at fair value basis. In other words, a little bit of "wiggle room" is added around the mean based on expected deviation. This feature is useful for cross based trends, as it allows filtering insignificant crosses that are more likely just noise. By default, threshold band is calculated based on 1x median deviation from mean. Users can increase/decrease threshold band width via input menu for more/less noise filtering, e.g. 2x threshold band width would require price to cross wiggle room that is 2x wider than typical, 0x erases threshold band altogether.
Deviation bands
Width of deviation bands by default is based on 1x median deviations and can be increased/decreased in a similar manner to threshold bands.
Each combination of customization options produces varying behaviour in the bands. To measure the behaviour and finding fairest representation of fair and unfair value, some data is gathered.
— Fair value metrics
Space between each band is considered a lot, named +3, +2, +1, -1, -2, -3. For each lot, time spent and volume relative to volume moving average (SMA 20) is recorded each time price is trading in a given lot:
Depending on the asset, timeframe and chosen fair value basis, shape of the distributions vary. However, practically always time is distributed in a normal bell curve shape, being highest at lots +1 to -1, gradually decreasing the further price is from the mean. This is hardly surprising, but it allows accurately determining dynamic areas of normal and abnormal price behaviour (i.e. low risk area between +1 and -1, high risk area between +-2 to +-3). Volume on the other hand is typically distributed the other way around, being lowest at lots +1 to -1 and highest at +-2 to +-3. When time and volume are distributed like so, we can conclude that 1) price being outside fair value is a rare event and 2) the more price is outside fair value, the more anomaly behaviour in volume we tend to find.
Viewing metric calculations
Metric calculation highlights can be enabled from the input menu, resulting in a lot based coloring and visibility of each lot counter (time, cumulative relative volume and average relative volume) in data window:
— Alerts
Available alerts are the following:
Individual
- High crossing deviation band (bands +1 to +3 )
- Low crossing deviation band (bands -1 to -3 )
- Low at threshold band in an uptrend
- High at threshold band in a downtrend
- New uptrend
- New downtrend
Grouped
- New uptrend or downtrend
- Deviation band cross (+1 or -1)
- Deviation band cross (+2 or -2)
- Deviation band cross (+3 or -3)
— Practical guide
Example #1 : Risk on/risk off trend following
Ideal trend stays inside fair value and provides sufficient cool offs between the moves. When this is the case, fair value bands can be used for sensible entry/exit levels within the trend.
Example #2 : Mean reversions
When price shows exuberance into an extreme deviation, followed by a stall and signs of exhaustion (wicks), an opportunity for mean reversion emerges. The higher the deviation, the more volatility in the move, the more signalling of exhaustion, the better.
Example #3 : Tweaking bands for desired behaviour
The faster the length of fair value basis, the more momentum price needs to hit extreme deviation levels, as bands too are moving faster alongside price. Decreasing fair value basis length typically leads to more quick and aggressive deviations and less steady trends outside fair value.
Motion▮ FEATURES
Now as library version :)
String-based transition-effects
Performance optimization. Reduced memory consumption up to >90% by kicking the output to the "stdout".
Use marquee- or loader-effect on any possible string location.
Example: UI Price-Ticker
----------------------------------------------------------------------------
Library "Motion"
_getStringMono(_len, _str, _sep)
Parameters:
_len
_str
_sep
marquee(this, _extern, _ws, _subLen, _subStart)
Parameters:
this
_extern
_ws
_subLen
_subStart
transition(this, _subLen, _subStart)
Parameters:
this
_subLen
_subStart
hold(this)
Parameters:
this
keyframe
keyframe A keyframe object.
Fields:
seq
intv
step
length
update_no
frame_no
ltr
hold
Machine Learning: Lorentzian Classification█ OVERVIEW
A Lorentzian Distance Classifier (LDC) is a Machine Learning classification algorithm capable of categorizing historical data from a multi-dimensional feature space. This indicator demonstrates how Lorentzian Classification can also be used to predict the direction of future price movements when used as the distance metric for a novel implementation of an Approximate Nearest Neighbors (ANN) algorithm.
█ BACKGROUND
In physics, Lorentzian space is perhaps best known for its role in describing the curvature of space-time in Einstein's theory of General Relativity (2). Interestingly, however, this abstract concept from theoretical physics also has tangible real-world applications in trading.
Recently, it was hypothesized that Lorentzian space was also well-suited for analyzing time-series data (4), (5). This hypothesis has been supported by several empirical studies that demonstrate that Lorentzian distance is more robust to outliers and noise than the more commonly used Euclidean distance (1), (3), (6). Furthermore, Lorentzian distance was also shown to outperform dozens of other highly regarded distance metrics, including Manhattan distance, Bhattacharyya similarity, and Cosine similarity (1), (3). Outside of Dynamic Time Warping based approaches, which are unfortunately too computationally intensive for PineScript at this time, the Lorentzian Distance metric consistently scores the highest mean accuracy over a wide variety of time series data sets (1).
Euclidean distance is commonly used as the default distance metric for NN-based search algorithms, but it may not always be the best choice when dealing with financial market data. This is because financial market data can be significantly impacted by proximity to major world events such as FOMC Meetings and Black Swan events. This event-based distortion of market data can be framed as similar to the gravitational warping caused by a massive object on the space-time continuum. For financial markets, the analogous continuum that experiences warping can be referred to as "price-time".
Below is a side-by-side comparison of how neighborhoods of similar historical points appear in three-dimensional Euclidean Space and Lorentzian Space:
This figure demonstrates how Lorentzian space can better accommodate the warping of price-time since the Lorentzian distance function compresses the Euclidean neighborhood in such a way that the new neighborhood distribution in Lorentzian space tends to cluster around each of the major feature axes in addition to the origin itself. This means that, even though some nearest neighbors will be the same regardless of the distance metric used, Lorentzian space will also allow for the consideration of historical points that would otherwise never be considered with a Euclidean distance metric.
Intuitively, the advantage inherent in the Lorentzian distance metric makes sense. For example, it is logical that the price action that occurs in the hours after Chairman Powell finishes delivering a speech would resemble at least some of the previous times when he finished delivering a speech. This may be true regardless of other factors, such as whether or not the market was overbought or oversold at the time or if the macro conditions were more bullish or bearish overall. These historical reference points are extremely valuable for predictive models, yet the Euclidean distance metric would miss these neighbors entirely, often in favor of irrelevant data points from the day before the event. By using Lorentzian distance as a metric, the ML model is instead able to consider the warping of price-time caused by the event and, ultimately, transcend the temporal bias imposed on it by the time series.
For more information on the implementation details of the Approximate Nearest Neighbors (ANN) algorithm used in this indicator, please refer to the detailed comments in the source code.
█ HOW TO USE
Below is an explanatory breakdown of the different parts of this indicator as it appears in the interface:
Below is an explanation of the different settings for this indicator:
General Settings:
Source - This has a default value of "hlc3" and is used to control the input data source.
Neighbors Count - This has a default value of 8, a minimum value of 1, a maximum value of 100, and a step of 1. It is used to control the number of neighbors to consider.
Max Bars Back - This has a default value of 2000.
Feature Count - This has a default value of 5, a minimum value of 2, and a maximum value of 5. It controls the number of features to use for ML predictions.
Color Compression - This has a default value of 1, a minimum value of 1, and a maximum value of 10. It is used to control the compression factor for adjusting the intensity of the color scale.
Show Exits - This has a default value of false. It controls whether to show the exit threshold on the chart.
Use Dynamic Exits - This has a default value of false. It is used to control whether to attempt to let profits ride by dynamically adjusting the exit threshold based on kernel regression.
Feature Engineering Settings:
Note: The Feature Engineering section is for fine-tuning the features used for ML predictions. The default values are optimized for the 4H to 12H timeframes for most charts, but they should also work reasonably well for other timeframes. By default, the model can support features that accept two parameters (Parameter A and Parameter B, respectively). Even though there are only 4 features provided by default, the same feature with different settings counts as two separate features. If the feature only accepts one parameter, then the second parameter will default to EMA-based smoothing with a default value of 1. These features represent the most effective combination I have encountered in my testing, but additional features may be added as additional options in the future.
Feature 1 - This has a default value of "RSI" and options are: "RSI", "WT", "CCI", "ADX".
Feature 2 - This has a default value of "WT" and options are: "RSI", "WT", "CCI", "ADX".
Feature 3 - This has a default value of "CCI" and options are: "RSI", "WT", "CCI", "ADX".
Feature 4 - This has a default value of "ADX" and options are: "RSI", "WT", "CCI", "ADX".
Feature 5 - This has a default value of "RSI" and options are: "RSI", "WT", "CCI", "ADX".
Filters Settings:
Use Volatility Filter - This has a default value of true. It is used to control whether to use the volatility filter.
Use Regime Filter - This has a default value of true. It is used to control whether to use the trend detection filter.
Use ADX Filter - This has a default value of false. It is used to control whether to use the ADX filter.
Regime Threshold - This has a default value of -0.1, a minimum value of -10, a maximum value of 10, and a step of 0.1. It is used to control the Regime Detection filter for detecting Trending/Ranging markets.
ADX Threshold - This has a default value of 20, a minimum value of 0, a maximum value of 100, and a step of 1. It is used to control the threshold for detecting Trending/Ranging markets.
Kernel Regression Settings:
Trade with Kernel - This has a default value of true. It is used to control whether to trade with the kernel.
Show Kernel Estimate - This has a default value of true. It is used to control whether to show the kernel estimate.
Lookback Window - This has a default value of 8 and a minimum value of 3. It is used to control the number of bars used for the estimation. Recommended range: 3-50
Relative Weighting - This has a default value of 8 and a step size of 0.25. It is used to control the relative weighting of time frames. Recommended range: 0.25-25
Start Regression at Bar - This has a default value of 25. It is used to control the bar index on which to start regression. Recommended range: 0-25
Display Settings:
Show Bar Colors - This has a default value of true. It is used to control whether to show the bar colors.
Show Bar Prediction Values - This has a default value of true. It controls whether to show the ML model's evaluation of each bar as an integer.
Use ATR Offset - This has a default value of false. It controls whether to use the ATR offset instead of the bar prediction offset.
Bar Prediction Offset - This has a default value of 0 and a minimum value of 0. It is used to control the offset of the bar predictions as a percentage from the bar high or close.
Backtesting Settings:
Show Backtest Results - This has a default value of true. It is used to control whether to display the win rate of the given configuration.
█ WORKS CITED
(1) R. Giusti and G. E. A. P. A. Batista, "An Empirical Comparison of Dissimilarity Measures for Time Series Classification," 2013 Brazilian Conference on Intelligent Systems, Oct. 2013, DOI: 10.1109/bracis.2013.22.
(2) Y. Kerimbekov, H. Ş. Bilge, and H. H. Uğurlu, "The use of Lorentzian distance metric in classification problems," Pattern Recognition Letters, vol. 84, 170–176, Dec. 2016, DOI: 10.1016/j.patrec.2016.09.006.
(3) A. Bagnall, A. Bostrom, J. Large, and J. Lines, "The Great Time Series Classification Bake Off: An Experimental Evaluation of Recently Proposed Algorithms." ResearchGate, Feb. 04, 2016.
(4) H. Ş. Bilge, Yerzhan Kerimbekov, and Hasan Hüseyin Uğurlu, "A new classification method by using Lorentzian distance metric," ResearchGate, Sep. 02, 2015.
(5) Y. Kerimbekov and H. Şakir Bilge, "Lorentzian Distance Classifier for Multiple Features," Proceedings of the 6th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, 2017, DOI: 10.5220/0006197004930501.
(6) V. Surya Prasath et al., "Effects of Distance Measure Choice on KNN Classifier Performance - A Review." .
█ ACKNOWLEDGEMENTS
@veryfid - For many invaluable insights, discussions, and advice that helped to shape this project.
@capissimo - For open sourcing his interesting ideas regarding various KNN implementations in PineScript, several of which helped inspire my original undertaking of this project.
@RikkiTavi - For many invaluable physics-related conversations and for his helping me develop a mechanism for visualizing various distance algorithms in 3D using JavaScript
@jlaurel - For invaluable literature recommendations that helped me to understand the underlying subject matter of this project.
@annutara - For help in beta-testing this indicator and for sharing many helpful ideas and insights early on in its development.
@jasontaylor7 - For helping to beta-test this indicator and for many helpful conversations that helped to shape my backtesting workflow
@meddymarkusvanhala - For helping to beta-test this indicator
@dlbnext - For incredibly detailed backtesting testing of this indicator and for sharing numerous ideas on how the user experience could be improved.
Hurst Diamond Notation PivotsThis is a fairly simple indicator for diamond notation of past hi/lo pivot points, a common method in Hurst analysis. The diamonds mark the troughs/peaks of each cycle. They are offset by their lookback and thus will not 'paint' until after they happen so anticipate accordingly. Practically, traders can use the average length of past pivot periods to forecast future pivot periods in time🔮. For example, if the average/dominant number of bars in an 80-bar pivot point period/cycle is 76, then a trader might forecast that the next pivot could occur 76-ish bars after the last confirmed pivot. The numbers/labels on the y-axis display the cycle length used for pivot detection. This indicator doesn't repaint, but it has a lot of lag; Please use it for forecasting instead of entry signals. This indicator scans for new pivots in the form of a rainbow line and circle; once the hi/lo has happened and the lookback has passed then the pivot will be plotted. The rainbow color per wavelength theme seems to be authentic to Hurst (or modern Hurst software) and has been included as a default.
Harmonic Patterns Based Trend FollowerEarlier this week, published an idea on how harmonic patterns can be used for trend following. This script is an attempt to implement the same.
🎲 Process
🎯 Derive Zigzag and scan harmonic patterns for last 5 confirmed pivots
🎯 If a pattern is found, highest point of pattern will become the bullish zone and lower point of the pattern will become bearish zone.
🎯 Since it is trend following method, when price reaches bullish zone, then the trend is considered as bullish and when price reaches bearish zone, the trend is considered as bearish.
🎯 If price does not touch both regions, then trend remains unchanged.
🎯 Bullish and bearish zone will change as and when new patterns are formed.
🎲 Note
Patterns are not created on latest pivot as last pivot will be unconfirmed and moving. Due to this, patterns appear after certain delay - patterns will not be real time. But, this is expected and does not impact the overall process.
When new pattern formed
When price breaks over the zones
🎲 Output
🎯 Patterns formed are drawn in blue coloured lines. Due to pine limitation of max 500 lines, older patterns automatically get deleted when new ones come.
🎯 Bullish Zone and Bearish Zone are plotted in green and red colours and the zone will change whenever new pattern comes along.
🎯 Bar colors are changed according to calculated trend. Trend value can be 1 or -1 based on the current trend. You can also find the value in data window.
🎯 For simplicity purpose, input option for selection of specific patterns are not provided and also pattern names are not displayed on the chart.
CVD - Cumulative Volume Delta (Chart)█ OVERVIEW
This indicator displays cumulative volume delta (CVD) as an on-chart oscillator. It uses intrabar analysis to obtain more precise volume delta information compared to methods that only use the chart's timeframe.
The core concepts in this script come from our first CVD indicator , which displays CVD values as plot candles in a separate indicator pane. In this script, CVD values are scaled according to price ranges and represented on the main chart pane.
█ CONCEPTS
Bar polarity
Bar polarity refers to the position of the close price relative to the open price. In other words, bar polarity is the direction of price change.
Intrabars
Intrabars are chart bars at a lower timeframe than the chart's. Each 1H chart bar of a 24x7 market will, for example, usually contain 60 bars at the lower timeframe of 1min, provided there was market activity during each minute of the hour. Mining information from intrabars can be useful in that it offers traders visibility on the activity inside a chart bar.
Lower timeframes (LTFs)
A lower timeframe is a timeframe that is smaller than the chart's timeframe. This script utilizes a LTF to analyze intrabars, or price changes within a chart bar. The lower the LTF, the more intrabars are analyzed, but the less chart bars can display information due to the limited number of intrabars that can be analyzed.
Volume delta
Volume delta is a measure that separates volume into "up" and "down" parts, then takes the difference to estimate the net demand for the asset. This approach gives traders a more detailed insight when analyzing volume and market sentiment. There are several methods for determining whether an asset's volume belongs in the "up" or "down" category. Some indicators, such as On Balance Volume and the Klinger Oscillator , use the change in price between bars to assign volume values to the appropriate category. Others, such as Chaikin Money Flow , make assumptions based on open, high, low, and close prices. The most accurate method involves using tick data to determine whether each transaction occurred at the bid or ask price and assigning the volume value to the appropriate category accordingly. However, this method requires a large amount of data on historical bars, which can limit the historical depth of charts and the number of symbols for which tick data is available.
In the context where historical tick data is not yet available on TradingView, intrabar analysis is the most precise technique to calculate volume delta on historical bars on our charts. This indicator uses intrabar analysis to achieve a compromise between simplicity and accuracy in calculating volume delta on historical bars. Our Volume Profile indicators use it as well. Other volume delta indicators in our Community Scripts , such as the Realtime 5D Profile , use real-time chart updates to achieve more precise volume delta calculations. However, these indicators aren't suitable for analyzing historical bars since they only work for real-time analysis.
This is the logic we use to assign intrabar volume to the "up" or "down" category:
• If the intrabar's open and close values are different, their relative position is used.
• If the intrabar's open and close values are the same, the difference between the intrabar's close and the previous intrabar's close is used.
• As a last resort, when there is no movement during an intrabar and it closes at the same price as the previous intrabar, the last known polarity is used.
Once all intrabars comprising a chart bar are analyzed, we calculate the net difference between "up" and "down" intrabar volume to produce the volume delta for the chart bar.
█ FEATURES
CVD resets
The "cumulative" part of the indicator's name stems from the fact that calculations accumulate during a period of time. By periodically resetting the volume delta accumulation, we can analyze the progression of volume delta across manageable chunks, which is often more useful than looking at volume delta accumulated from the beginning of a chart's history.
You can configure the reset period using the "CVD Resets" input, which offers the following selections:
• None : Calculations do not reset.
• On a fixed higher timeframe : Calculations reset on the higher timeframe you select in the "Fixed higher timeframe" field.
• At a fixed time that you specify.
• At the beginning of the regular session .
• On trend changes : Calculations reset on the direction change of either the Aroon indicator, Parabolic SAR , or Supertrend .
• On a stepped higher timeframe : Calculations reset on a higher timeframe automatically stepped using the chart's timeframe and following these rules:
Chart TF HTF
< 1min 1H
< 3H 1D
<= 12H 1W
< 1W 1M
>= 1W 1Y
Specifying intrabar precision
Ten options are included in the script to control the number of intrabars used per chart bar for calculations. The greater the number of intrabars per chart bar, the fewer chart bars can be analyzed.
The first five options allow users to specify the approximate amount of chart bars to be covered:
• Least Precise (Most chart bars) : Covers all chart bars by dividing the current timeframe by four.
This ensures the highest level of intrabar precision while achieving complete coverage for the dataset.
• Less Precise (Some chart bars) & More Precise (Less chart bars) : These options calculate a stepped LTF in relation to the current chart's timeframe.
• Very precise (2min intrabars) : Uses the second highest quantity of intrabars possible with the 2min LTF.
• Most precise (1min intrabars) : Uses the maximum quantity of intrabars possible with the 1min LTF.
The stepped lower timeframe for "Less Precise" and "More Precise" options is calculated from the current chart's timeframe as follows:
Chart Timeframe Lower Timeframe
Less Precise More Precise
< 1hr 1min 1min
< 1D 15min 1min
< 1W 2hr 30min
> 1W 1D 60min
The last five options allow users to specify an approximate fixed number of intrabars to analyze per chart bar. The available choices are 12, 24, 50, 100, and 250. The script will calculate the LTF which most closely approximates the specified number of intrabars per chart bar. Keep in mind that due to factors such as the length of a ticker's sessions and rounding of the LTF, it is not always possible to produce the exact number specified. However, the script will do its best to get as close to the value as possible.
As there is a limit to the number of intrabars that can be analyzed by a script, a tradeoff occurs between the number of intrabars analyzed per chart bar and the chart bars for which calculations are possible.
Display
This script displays raw or cumulative volume delta values on the chart as either line or histogram oscillator zones scaled according to the price chart, allowing traders to visualize volume activity on each bar or cumulatively over time. The indicator's background shows where CVD resets occur, demarcating the beginning of new zones. The vertical axis of each oscillator zone is scaled relative to the one with the highest price range, and the oscillator values are scaled relative to the highest volume delta. A vertical offset is applied to each oscillator zone so that the highest oscillator value aligns with the lowest price. This method ensures an accurate, intuitive visual comparison of volume activity within zones, as the scale is consistent across the chart, and oscillator values sit below prices. The vertical scale of oscillator zones can be adjusted using the "Zone Height" input in the script settings.
This script displays labels at the highest and lowest oscillator values in each zone, which can be enabled using the "Hi/Lo Labels" input in the "Visuals" section of the script settings. Additionally, the oscillator's value on a chart bar is displayed as a tooltip when a user hovers over the bar, which can be enabled using the "Value Tooltips" input.
Divergences occur when the polarity of volume delta does not match that of the chart bar. The script displays divergences as bar colors and background colors that can be enabled using the "Color bars on divergences" and "Color background on divergences" inputs.
An information box in the lower-left corner of the indicator displays the HTF used for resets, the LTF used for intrabars, the average quantity of intrabars per chart bar, and the number of chart bars for which there is LTF data. This is enabled using the "Show information box" input in the "Visuals" section of the script settings.
FOR Pine Script™ CODERS
• This script utilizes `ltf()` and `ltfStats()` from the lower_tf library.
The `ltf()` function determines the appropriate lower timeframe from the selected calculation mode and chart timeframe, and returns it in a format that can be used with request.security_lower_tf() .
The `ltfStats()` function, on the other hand, is used to compute and display statistical information about the lower timeframe in an information box.
• The script utilizes display.data_window and display.status_line to restrict the display of certain plots.
These new built-ins allow coders to fine-tune where a script’s plot values are displayed.
• The newly added session.isfirstbar_regular built-in allows for resetting the CVD segments at the start of the regular session.
• The VisibleChart library developed by our resident PineCoders team leverages the chart.left_visible_bar_time and chart.right_visible_bar_time variables to optimize the performance of this script.
These variables identify the opening time of the leftmost and rightmost visible bars on the chart, allowing the script to recalculate and draw objects only within the range of visible bars as the user scrolls.
This functionality also enables the scaling of the oscillator zones.
These variables are just a couple of the many new built-ins available in the chart.* namespace.
For more information, check out this blog post or look them up by typing "chart." in the Pine Script™ Reference Manual .
• Our ta library has undergone significant updates recently, including the incorporation of the `aroon()` indicator used as a method for resetting CVD segments within this script.
Revisit the library to see more of the newly added content!
Look first. Then leap.
Musashi_Fractal_Dimension === Musashi-Fractal-Dimension ===
This tool is part of my research on the fractal nature of the markets and understanding the relation between fractal dimension and chaos theory.
To take full advantage of this indicator, you need to incorporate some principles and concepts:
- Traditional Technical Analysis is linear and Euclidean, which makes very difficult its modeling.
- Linear techniques cannot quantify non-linear behavior
- Is it possible to measure accurately a wave or the surface of a mountain with a simple ruler?
- Fractals quantify what Euclidean Geometry can’t, they measure chaos, as they identify order in apparent randomness.
- Remember: Chaos is order disguised as randomness.
- Chaos is the study of unstable aperiodic behavior in deterministic non-linear dynamic systems
- Order and randomness can coexist, allowing predictability.
- There is a reason why Fractal Dimension was invented, we had no way of measuring fractal-based structures.
- Benoit Mandelbrot used to explain it by asking: How do we measure the coast of Great Britain?
- An easy way of getting the need of a dimension in between is looking at the Koch snowflake.
- Market prices tend to seek natural levels of ranges of balance. These levels can be described as attractors and are determinant.
Fractal Dimension Index ('FDI')
Determines the persistence or anti-persistence of a market.
- A persistent market follows a market trend. An anti-persistent market results in substantial volatility around the trend (with a low r2), and is more vulnerable to price reversals
- An easy way to see this is to think that fractal dimension measures what is in between mainstream dimensions. These are:
- One dimension: a line
- Two dimensions: a square
- Three dimensions: a cube.
--> This will hint you that at certain moment, if the market has a Fractal Dimension of 1.25 (which is low), the market is behaving more “line-like”, while if the market has a high Fractal Dimension, it could be interpreted as “square-like”.
- 'FDI' is trend agnostic, which means that doesn't consider trend. This makes it super useful as gives you clean information about the market without trying to include trend stuff.
Question: If we have a game where you must choose between two options.
1. a horizontal line
2. a vertical line.
Each iteration a Horizontal Line or a Square will appear as continuation of a figure. If it that iteration shows a square and you bet vertical you win, same as if it is horizontal and it is a line.
- Wouldn’t be useful to know that Fractal dimension is 1.8? This will hint square. In the markets you can use 'FD' to filter mean-reversal signals like Bollinger bands, stochastics, Regular RSI divergences, etc.
- Wouldn’t be useful to know that Fractal dimension is 1.2? This will hint Line. In the markets you can use 'FD' to confirm trend following strategies like Moving averages, MACD, Hidden RSI divergences.
Calculation method:
Fractal dimension is obtained from the ‘hurst exponent’.
'FDI' = 2 - 'Hurst Exponent'
Musashi version of the Classic 'OG' Fractal Dimension Index ('FDI')
- By default, you get 3 fast 'FDI's (11,12,13) + 1 Slow 'FDI' (21), their interaction gives useful information.
- Fast 'FDI' cross will give you gray or red dots while Slow 'FDI' cross with the slowest of the fast 'FDI's will give white and orange dots. This are great to early spot trend beginnings or trend ends.
- A baseline (purple) is also provided, this is calculated using a 21 period Bollinger bands with 1.618 'SD', once calculated, you just take midpoint, this is the 'TDI's (Traders Dynamic Index) way. The indicator will print purple dots when Slow 'FDI' and baseline crosses, I see them as Short-Term cycle changes.
- Negative slope 'FDI' means trending asset.
- Positive most of the times hints correction, but if it got overextended it might hint a rocket-shot.
TDI Ranges:
- 'FDI' between 1.0≤ 'FDI' ≤1.4 will confirm trend following continuation signals.
- 'FDI' between 1.6≥ 'FDI' ≥2.0 will confirm reversal signals.
- 'FDI' == 1.5 hints a random unpredictable market.
Fractal Attractors
- As you must know, fractals tend orbit certain spots, this are named Attractors, this happens with any fractal behavior. The market of course also shows them, in form of Support & Resistance, Supply Demand, etc. It’s obvious they are there, but now we understand that they’re not linear, as the market is fractal, so simple trendline might not be the best tool to model this.
- I’ve noticed that when the Musashi version of the 'FDI' indicator start making a cluster of multicolor dots, this end up being an attractor, I tend to draw a rectangle as that area as price tend to come back (I still researching here).
Extra useful stuff
- Momentum / speed: Included by checking RSI Study in the indicator properties. This will add two RSI’s (9 and a 7 periods) plus a baseline calculated same way as explained for 'FDI'. This gives accurate short-term trends. It also includes RSI divergences (regular and hidden), deactivate with a simple check in the RSI section of the properties.
- BBWP (Bollinger Bands with Percentile): Efficient way of visualizing volatility as the percentile of Bollinger bands expansion. This line varies color from Iced blue when low volatility and magma red when high. By default, comes with the High vols deactivated for better view of 'FDI' and RSI while all studies are included. DDWP is trend agnostic, just like 'FDI', which make it very clean at providing information.
- Ultra Slow 'FDI': I noticed that while using BBWP and RSI, the indicator gets overcrowded, so there is the possibility of adding only one 'FDI' + its baseline.
Final Note: I’ve shown you few ways of using this indicator, please backtest before using in real trading. As you know trading is more about risk and trade management than the strategy used. This still a work in progress, I really hope you find value out of it. I use it combination with a tool named “Musashi_Katana” (also found in TradingView).
Best!
Musashi
Dynamic Linear Regression ChannelsPlots new linear regression channels from points where a previous channel is broken thus keeping the length of bars in the trend dynamic. Regression channels are useful in detecting trend changes, support and resistance levels and to trade mean reversions.
Note: Setting higher values of upper and lower deviation may result in error if the price never breaks the channel and the script references too many bars than supported.
Lihat semua skrip pilihan editor