เศษส่วน ปรับตัว เคลื่อนไหว เฉลี่ย Forex กลยุทธ์

การเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเศษส่วนปรับตัวแบบเศษส่วนเฉลี่ย (FrAMA) ได้รับการพัฒนาโดย John Ehlers ตัวบ่งชี้นี้ถูกสร้างขึ้นตามอัลกอริทึมของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (Exponential Moving Average) ซึ่งมีการคำนวณปัจจัยการให้เรียบตามมิติเศษส่วนปัจจุบันของชุดราคา ข้อได้เปรียบของ FRAMA คือความเป็นไปได้ที่จะทำตามแนวโน้มการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งและชะลอตัวลงอย่างเพียงพอในช่วงเวลาของการรวมราคา สามารถใช้การวิเคราะห์ทุกประเภทสำหรับ Moving Averages ในตัวบ่งชี้นี้ได้ คุณสามารถทดสอบสัญญาณการค้าของตัวบ่งชี้นี้ได้โดยการสร้าง Expert Advisor ใน MQL5 Wizard การคำนวณ FRAMA (i) A (i) ราคา (i) (1 - A (i)) FRAMA (i-1) FRAMA (i) มูลค่าปัจจุบันของ FRAMA ราคา (i) ราคาปัจจุบัน FRAMA (i-1) FRAMA A (i) ปจจัยปจจุบันของการเรียบลําดับความ (I) EXP (-4.6 (D (i) - 1) D (i) มิติเศษส่วนปัจจุบันของ EXP () ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ของเลขยกกำลัง (exponentential smoothing factor) เส้นรอบวงของเส้นตรงมีค่าเท่ากัน เห็นได้จากสูตรที่ว่าถ้า D 1 ดังนั้น A EXP (-4.6 (1-1)) EXP (0) 1 ดังนั้นถ้าราคามีการเปลี่ยนแปลงเป็นเส้นตรงจะไม่ใช้การทำให้เรียบเป็นทวีคูณเนื่องจากในกรณีดังกล่าวสูตร มีลักษณะเช่นนี้ FRAMA (i) 1 ราคา (i) (1 1) FRAMA (i1) ราคา (i) I. ตัวบ่งชี้ตรงตามราคา มิติเศษส่วนของระนาบมีค่าเท่ากับสอง จากสูตรที่เราได้รับว่าถ้า D 2 แล้วปัจจัยการทำให้ราบเรียบ EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01 เมื่อมีราคาทำให้การเคลื่อนที่ของฟันเลื่อยที่แข็งแกร่ง การชะลอตัวลงอย่างรวดเร็วนี้สอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประมาณ 200 จุด สูตรของมิติเศษส่วน: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) เข้าสู่ระบบ (2) คำนวณจากสูตรเพิ่มเติม: N (ความยาว i) (HighestPrice (i) - LowestPrice (i)) ความยาว HighestPrice (i) ค่าสูงสุดในปัจจุบันสำหรับช่วงเวลาความยาวต่ำสุด (i) ค่าที่น้อยที่สุดในปัจจุบันสำหรับช่วงเวลาความยาวค่า N1, N2 และ N3 มีค่าเท่ากับ N2 (i) N (ความยาว i ยาว) N3 (i) N (2 ความยาว, (FRAMA) ตัวบ่งชี้สกุลเงินที่ปรับเปลี่ยนแบบเศษส่วน (FRAMA) สำหรับ MetaTrader4 ที่ถูกสร้างขึ้นโดย John F Ehlers การแปลงค่า Fractal Moving Average (FRAMA) ตัวบ่งชี้นี้ใช้ประโยชน์จากลักษณะทางเศษส่วนของตลาดการเงิน รูปร่างเศษส่วนสามารถแบ่งส่วนหรือหยาบและสามารถแบ่งออกเป็นกลุ่มแต่ละส่วนสามารถมองเห็นได้ค่อนข้างคล้ายกับแบบจำลองขนาดย่อของต้นฉบับ ตัวบ่งชี้ FRAMA จะให้ค่าเฉลี่ยความแตกต่างของค่าสูงสุดและต่ำสุดต่ำสุดในช่วงต่างๆของช่วงเวลาที่แตกต่างกัน ค่าที่ได้คือการคำนวณทางคณิตศาสตร์โดยใช้คำถาม Boolean หมายเลข Eulers ลอการิทึมตามธรรมชาติและพร้อมกับตัวชี้บางส่วนจากค่า Fracal Adaptive Moving Average ที่ผ่านมาค่า Fractal Adaptive Moving Average ล่าสุดมีค่าเป็นรูปแบบ ความยาวระยะเวลาของค่าเฉลี่ยการปรับตัวแบบเศษส่วนและประเภทราคาสามารถปรับแต่งเพื่อสะท้อนถึงความต้องการของผู้ค้า แนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลัง FRAMA คือการคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงราคาที่สำคัญเพียงอย่างเดียว หากราคาปรับตัวสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญตัวบ่งชี้ FRAMA สามารถติดตามราคาได้อย่างแน่นหนา หากราคาพบว่าตัวเองอยู่ในช่วงที่ จำกัด และไม่ได้ทำให้มีการเคลื่อนไหวที่สำคัญ FRAMA ก็ยังคงราบเรียบ สิ่งที่จำเป็นต้องใช้ FRAMA แบ่งแผนภูมิกิจกรรมกลุ่มเล็ก ๆ จากนั้นเปรียบเทียบกลุ่มเหล่านี้กับกลุ่มอื่น ๆ ซึ่งหมายความว่าแผนภูมิกิจกรรมเป็นกลุ่มของสี่เหลี่ยมจั่งเช่นสี่เหลี่ยมขนาดเล็กและใหญ่ MT4 ลักษณะตัวบ่งชี้คู่สกุลเงิน: ทุกแพลตฟอร์ม: Metatrader 4 ประเภท: ตัวบ่งชี้รูปแบบแผนภูมิตัวเลือกการปรับแต่ง: ตัวแปร (PeriodFRAMA, ชนิดราคา), สี, แอมป์ความกว้าง กรอบเวลา: 5 นาที, 15 นาที, 30 นาที, 1 ชั่วโมง, 4 ชัวโมง, 1 วัน, 1 สัปดาห์, 1 เดือนที่เกี่ยวข้องโพสต์: การปัดเศษรูปแบบด้านล่างด้านบนกลยุทธ์การเทรดดิ้งกลยุทธ์การซื้อขาย Forex กลยุทธ์การซื้อขายหุ้น Swing ตัวบ่งชี้สกุลเงิน Forex กลยุทธ์การซื้อขาย Forex จระเข้แบนอัตราการเปลี่ยนแปลง (VROC) ตัวบ่งชี้ Forex สำหรับ MT4 ดาวน์โหลด Forex Analyzer PRO ฟรีวันนี้ระบบโฟเร็กใหม่ด้วยซุปเปอร์ที่ถูกต้องและรวดเร็วสัญญาณการสร้างเทคโนโลยี Forex Analyzer PRO สร้างสัญญาณซื้อและขายได้ทันทีบนแผนภูมิของคุณด้วยความแม่นยำของเลเซอร์และไม่เคยเติมเงินถึง 200 Pips ทุกวันซื้อและขายสัญญาณ Forex Advanced Daily Range Detection การแจ้งเตือนการซื้อขายผ่านอีเมลล์มือถือไม่ซ้ำหรือการให้คะแนนเราเสมอเคารพความเป็นส่วนตัวของคุณที่ Dolphintrader. Do ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่ผู้ค้ารายอื่นชื่นชอบ อย่างไรก็ตามเมื่อตลาดรวมตัวบ่งชี้นี้จะนำไปสู่การค้า whipsaw จำนวนมากส่งผลให้ชุดที่น่าผิดหวังของการชนะและการสูญเสียขนาดเล็ก นักวิเคราะห์ได้ใช้เวลาหลายทศวรรษในการพยายามปรับปรุงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ในบทความนี้เราจะพิจารณาความพยายามเหล่านี้และพบว่าการค้นหาของพวกเขานำไปสู่เครื่องมือการซื้อขายที่มีประโยชน์ ข้อดีและข้อเสียของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ Robert Edwards และ John Magee ในฉบับพิมพ์ครั้งแรกของการวิเคราะห์ทางเทคนิคของข้อดีและข้อเสียของการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย แนวโน้มสต็อค เมื่อพวกเขากล่าวว่าและมันก็กลับมาในปี 1941 ที่เรา delightedly ค้นพบ (แม้ว่าหลายคนอื่น ๆ ได้ทำมาก่อน) ว่าโดยค่าเฉลี่ยของข้อมูลสำหรับจำนวนที่ระบุ daysone อาจได้รับมาจัดเรียงของเส้นแนวโน้มอัตโนมัติซึ่งแน่นอนจะตีความการเปลี่ยนแปลงของ แนวโน้มดูเหมือนจะดีเกินจริง เป็นเรื่องที่ดีเกินกว่าที่จะเป็นจริง เอ็ดเวิร์ดและจีได้ทิ้งความฝันของพวกเขาในการซื้อขายจากบังกะโลริมชายหาด แต่ 60 ปีหลังจากที่พวกเขาเขียนคำเหล่านั้นคนอื่น ๆ ยังคงพยายามหาเครื่องมือง่ายๆที่สามารถนำเสนอความมั่งคั่งของตลาดได้อย่างง่ายดาย Simple Moving Averages คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ เพิ่มราคาสำหรับช่วงเวลาที่ต้องการและหารด้วยจำนวนงวดที่เลือก การหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ห้าวันจะต้องบวกห้าราคาปิดล่าสุดและหารด้วยห้า หากการปิดตัวครั้งล่าสุดอยู่เหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่สต็อคจะถือว่าอยู่ในแนวโน้ม แนวโน้มขาลงจะถูกกำหนดโดยราคาที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้จากคู่มือการใช้งาน Moving Averages ของเรา) คุณสมบัติที่กำหนดแนวโน้มนี้ทำให้สามารถเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายได้ ในการประยุกต์ใช้ที่ง่ายที่สุดผู้ค้าจะซื้อเมื่อราคาเคลื่อนตัวสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และขายได้เมื่อราคาปิดต่ำกว่าเส้นดังกล่าว วิธีการเช่นนี้มีการประกันที่จะนำผู้ประกอบการค้าที่ด้านขวาของการค้าที่สำคัญทุก อย่างไรก็ตามในขณะที่การปรับให้เรียบข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะล่าช้าหลังการดำเนินการในตลาดและผู้ประกอบการค้ามักจะให้ผลตอบแทนส่วนใหญ่ในธุรกิจการค้าที่ยิ่งใหญ่ที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการแจกแจงนักวิเคราะห์ดูเหมือนว่าจะมีความคิดเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และพยายามใช้เวลาหลายปีในการลดปัญหาที่เกิดจากความล่าช้านี้ หนึ่งในนวัตกรรมเหล่านี้คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) วิธีนี้กำหนดให้น้ำหนักที่ค่อนข้างสูงขึ้นกับข้อมูลล่าสุดและส่งผลให้ราคาใกล้เคียงกับการเคลื่อนไหวของราคามากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ สูตรคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ได้แก่ EMA (Weight Close) ((1-Weight) EMAy) ที่ไหน: น้ำหนักเป็นค่าคงที่ที่ราบเรียบที่นักวิเคราะห์เลือก EMAy เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาตั้งแต่วันนี้ค่าการถ่วงน้ำหนักทั่วไปคือ 0.181 ซึ่ง ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 20 วัน อีกอย่างหนึ่งคือ 0.10 ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประมาณ 10 วัน แม้ว่าจะช่วยลดความล่าช้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาไม่สามารถแก้ปัญหาเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ซึ่งหมายความว่าการใช้สัญญาณซื้อขายจะทำให้ธุรกิจการค้าสูญเสียจำนวนมาก ในแนวคิดใหม่ในระบบการค้าทางเทคนิค Welles Wilder คาดการณ์ว่าตลาดมีแนวโน้มเพียงหนึ่งในสี่ของเวลาเท่านั้น การดำเนินการซื้อขายหลักทรัพย์สูงสุด 75 รายการ จำกัด อยู่ในช่วงแคบ ๆ เมื่อสัญญาณซื้อ - ขายเฉลี่ยเคลื่อนไหวจะถูกสร้างขึ้นซ้ำ ๆ เนื่องจากราคาเคลื่อนตัวสูงขึ้นและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในการแก้ไขปัญหานี้นักวิเคราะห์หลายคนได้แนะนำปัจจัยการถ่วงน้ำหนักที่แตกต่างกันของการคำนวณ EMA (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่วิธีการเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยที่ใช้ในการซื้อขาย) การปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับการดำเนินการในตลาดวิธีหนึ่งในการจัดการข้อเสียของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการคูณปัจจัยการถ่วงน้ำหนักโดยใช้อัตราส่วนความผันผวน การทำเช่นนี้ก็หมายความว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นจากราคาปัจจุบันในตลาดที่ผันผวน นี้จะช่วยให้ผู้ชนะในการทำงาน เป็นแนวโน้มมาถึงจุดสิ้นสุดและราคารวม ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขยับขึ้นใกล้กับการดำเนินการของตลาดในปัจจุบันและในทางทฤษฎีอนุญาตให้ผู้ประกอบการค้าสามารถเก็บกำไรได้มากที่สุดในช่วงแนวโน้มนี้ ในทางปฏิบัติอัตราส่วนความผันผวนอาจเป็นตัวบ่งชี้เช่น Bollinger Bandwidth ซึ่งวัดระยะห่างระหว่างแถบ Bollinger Bros เป็นที่รู้จักกันดี (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวบ่งชี้นี้ให้ดูที่ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับแถบ Bollinger) Perry Kaufman แนะนำให้เปลี่ยนตัวแปรน้ำหนักในสูตร EMA ด้วยค่าคงที่ตามอัตราส่วนประสิทธิภาพ (ER) ในหนังสือระบบและวิธีการซื้อขายใหม่ ตัวบ่งชี้นี้ถูกออกแบบมาเพื่อวัดความแรงของแนวโน้มที่กำหนดไว้ในช่วงตั้งแต่ -1.0 ถึง 1.0 คำนวณโดยใช้สูตรง่ายๆคือ ER (การเปลี่ยนแปลงราคาทั้งหมดสำหรับช่วงเวลา) (รวมการเปลี่ยนแปลงราคาที่แน่นอนสำหรับแต่ละบาร์) พิจารณาสต็อคที่มีช่วง 5 จุดในแต่ละวันและเมื่อครบ 5 วันได้รับผลรวม จาก 15 คะแนน ซึ่งจะส่งผลให้ค่า ER เท่ากับ 0.67 (การเคลื่อนที่ขึ้นไป 15 จุดหารด้วยระยะรวม 25 จุด) หุ้นนี้ลดลง 15 จุดส่วน ER จะเท่ากับ -0.67 (สำหรับคำแนะนำการซื้อขายเพิ่มเติมจาก Perry Kaufman อ่าน Losing To Win ซึ่งแสดงกลยุทธ์ในการรับมือกับความเสียหายที่เกิดจากการซื้อขาย) หลักการของประสิทธิภาพของแนวโน้มขึ้นอยู่กับการเคลื่อนไหวของทิศทาง (หรือแนวโน้ม) ที่คุณได้รับต่อหน่วยของการเคลื่อนไหวของราคามากกว่า กำหนดช่วงเวลา ER เท่ากับ 1.0 แสดงให้เห็นว่าหุ้นอยู่ในขาขึ้นที่สมบูรณ์แบบ -1.0 หมายถึงขาลงที่สมบูรณ์แบบ ในทางปฏิบัติสุดขั้วไม่ค่อยจะมาถึง เมื่อต้องการใช้ตัวบ่งชี้นี้เพื่อหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับตัว (AMA) ผู้ค้าจะต้องคำนวณน้ำหนักด้วยสูตรต่อไปนี้ค่อนข้างซับซ้อน: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 ที่ไหน: SCF เป็นค่าคงที่เป็นตัวเลขที่เร็วที่สุด EMA ที่อนุญาต (ปกติ 2) SCS เป็นค่าคงที่แบบทวนสำหรับ EMA ที่ช้าที่สุดที่อนุญาต (มักจะ 30) ER เป็นอัตราส่วนประสิทธิภาพที่ระบุไว้ข้างต้นค่า C จะใช้ในสูตร EMA แทนตัวแปรน้ำหนักที่ง่ายกว่า แม้ว่าจะยากที่จะคำนวณด้วยมือ แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับตัวได้ถูกรวมไว้เป็นตัวเลือกในเกือบทุกชุดซอฟต์แวร์เพื่อการค้า ตัวอย่างค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (เส้นสีแดง), ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรง (เส้นสีน้ำเงิน) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับได้ (เส้นสีเขียว) แสดงไว้ในรูปที่ 1 ภาพที่ 1: AMA เป็นสีเขียวและแสดงให้เห็นว่ามีการแผ่แบนที่ใหญ่ที่สุดในการกระทำที่มีขอบเขตอยู่ที่ด้านขวาของแผนภูมินี้ ในกรณีส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสี้ยว (exponential moving average) ซึ่งแสดงเป็นเส้นสีน้ำเงินใกล้เคียงกับราคาที่มากที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายจะแสดงเป็นเส้นสีแดง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวที่แสดงในภาพมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในหลาย ๆ ครั้ง ข้อเสียเปรียบต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะกำจัด บทสรุปโรเบิร์ตคอลบีได้ทดสอบเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคหลายร้อยเครื่องมือในสารานุกรมตัวชี้วัดด้านเทคนิคของตลาดสารานุกรม เขาสรุปได้ว่าแม้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับตัวได้เป็นแนวคิดใหม่ที่น่าสนใจและมีการอุทธรณ์ทางสติปัญญามากการทดสอบเบื้องต้นของเราไม่ได้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ในทางปฏิบัติอันแท้จริงของวิธีการทำให้เรียบแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น ไม่ได้หมายความว่าพ่อค้าควรละเลยแนวคิดนี้ AMA อาจรวมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เพื่อพัฒนาระบบการซื้อขายที่มีกำไร (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมในหัวข้อนี้อ่านค้นพบ Keltner Channels และ The Chaikin Oscillator) ER สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มแบบสแตนด์อโลนเพื่อหาโอกาสในการทำกำไรได้มากที่สุด ตัวอย่างเช่นอัตราส่วนข้างต้นต่ำกว่า 0.30 แสดงถึงแนวโน้มขาขึ้นที่แข็งแกร่งและแสดงถึงการซื้อที่มีศักยภาพ อีกทางเลือกหนึ่งเนื่องจากความผันผวนของการเคลื่อนที่ในรอบการผลิตอาจมีการถือเป็นหุ้นที่มีอัตราส่วนประสิทธิภาพต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดอัตราส่วนหนี้สินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละบุคคล ประเภทของโครงสร้างการชดเชยที่ผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงมักใช้ในส่วนของค่าตอบแทนที่เป็นผลการดำเนินงานตามแบบแผน Forex Fractals กลยุทธ์การซื้อขายเศษส่วนเศษส่วนที่ใช้ร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคอื่น ๆ สามารถให้สัญญาณที่เชื่อถือได้ในการซื้อและขายสกุลเงิน Here8217s ของฉันง่ายๆ forex fractal กลยุทธ์เพื่อระบุรายการที่มีประสิทธิภาพในตลาด. (ตัวบ่งชี้อัตราแลกเปลี่ยนมาตรฐาน) การค้าแบบสั้น (ดูตัวอย่างด้านล่าง) 1) การซื้อขายด้านราคาต่ำกว่า 50 (50 วัน) การซื้อขายแบบสั้น (ดูตัวอย่างด้านล่าง) 1) ราคาต่ำกว่า 50 EMA 2) รอสักครู่รูปแบบ Fractal Pattern ใกล้จะจบลงที่ 50 EMA 3) ใช้รูปแบบเชิงเทียนหยาบหรือเครื่องมืออื่น ๆ เพื่อยืนยันการค้าก่อนที่จะสั้นที่ใกล้ชิดของเชิงเทียน 5 4) การค้าได้รับการยืนยันถ้าใช่ให้ใส่สั้นที่ใกล้เคียงของเทียน 5 และหยุดการสูญเสีย 3 จุดเหนือเทียนเชิงเศษส่วน 3) 5) ใช้วิธีการทำกำไรของคุณเองหรือใช้อัตราส่วนความเสี่ยงต่อรางวัล 1: 2 หรือดีกว่า ตัวอย่าง: กลยุทธ์การซื้อขายเศษเล็กเศษน้อยแบบฟอร์เร็กรูปแบบเศษส่วนหยาบคายปรากฏบนกราฟด้านบนบริเวณเส้นละ 50 EMA การซื้อขายได้รับการยืนยันจากรูปแบบเชิงเทียน (3 4) การค้าระยะสั้นถูกป้อนที่ 1.3934 ตามกฎการซื้อขายการหยุดขาดทุนถูกวางไว้ 3 จุดเหนือเทียนเศษส่วนที่ 1.3975 ความเสี่ยงโดยรวมอยู่ที่ 41 จุด (1-2 pips) มันเปิดออกที่นี่เป็นสัญญาณที่ดีที่จะขายคู่ eurodollar ทั้งคู่ย้าย 175 จุดในทิศทางที่สั้นของเรา Happy pips 1) การซื้อขายทำกำไรที่ระดับ 50 EMA 2) รอสักครู่รูปแบบแฟบรูปรักษาการณ์ที่ใกล้เส้น 50 EMA 3) ใช้รูปแบบเชิงเทียนรั้นหรือเครื่องมืออื่น ๆ เพื่อยืนยันการค้าก่อนที่จะยาว 4) การค้าได้รับการยืนยันถ้าใช่ให้ใส่ long และ place stop loss 3 pips เหนือ candlestick fractal 5) ใช้วิธีการทำกำไรของคุณเองหรือใช้อัตราส่วนความเสี่ยงต่อรางวัล 1: 2 หรือดีกว่า ดาวน์โหลด Forex Analyzer PRO สำหรับวันนี้ฟรี