Bilakah nilai High price biasanya berada dalam setiap sehari?

Pair : EURUSD
Time Frame : Daily
Data Range : Aug93-May09



Sebaik meneliti statistic Frequency Range EURUSD mengikut kelas (25pip,50pip,75pip,...,650pip),saya dapati kelas range 75pip-100pip ialah kelas range paling majoriti. Kelas ini mempunyai kekerapan sebanyak 1000 hari dari 4000 hari, atau 25% kekerapan. Jika kita memasang target pada tahap range kelas ini 75pip-100pip dirujuk dari low/high, maka kita berada pada tahap kejayaan sekitar 50%++ untuk target itu dicapai. Ini kerana 25% dari range ialah range yang berada dibawah target 100pip (target gagal). Kelas range diatas 100pip pula ialah sebanyak 50% (target berjaya).

Persoalannya sekarang, kita ada potensi untuk bermain dengan ratio risk reward yang lagi tinggi jika target kita dibuka kepada target melebihi 100pip. Tapi ini suda pasti memberi kita satu masalah jika "reversal/extream retrace berlaku sebelum target dicapai". Jadi bagaimanakah caranya untuk mendapat target melebihi 100pip range dan menurunkan kadar kes reversal/extream retrace sebelum target dicapai? (SL hit). Caranya ialah mengetahui dimanakah biasanya nilai High price berlaku dalam setiap satu-satu hari.

Katakan high price berada pada jam-t, maka sini kita boleh mengubah strategi trading dengan mengawal trading platfrom untuk "menutup position setiap jam-t". Atau pre-setting exit time. Kebanyakan platform trading pasa masa kini menyediakan fungsi ini. Dan ini ialah kali pertama saya mendapat idea pengunaan exit position menggunakan pre-setting exit.

Terima kasih.

Statistic, Probability, Price action & Technical Analysis

Statistic, Probability, Price action & Technical Analysis

Empat pengetahuan di atas ialah antara pengetahuan yang saya ketahui wujud dalam Forex. Bagaimanakah ia dapat disatukan?

Pertama kali kita kena dapatkan data (history data) dan keluarkan maklumat dalam data-data. Ini memerlukan kita pengetahuan Statistic.

Dan sebaik maklumat-maklumat dapat dijana dari data asal pergerakan market tadi, kita seterusnya kena tau cara menggunakan data tersebut untuk sesuatu yang "akan datang" dan bukan hanya yang "telah berlaku". Jika "telah berlaku" ialah sesuatu yang mewujudkan statistik maka "akan berlaku" ialah sesuatu yang mewujudkan probability. Disini lah kegunaan probability dan bagimana ianya mampu dikaitkan secara terus dengan statistic.

Sifat asal Probability ialah setiap kes mempunyai value assign 0 hingga ke 1, dengan 0 mewakili satu-satu kes "tidak akan" berlaku dan 1 ialah value assign untuk mewakili sesuatu yang "akan" berlaku. Jika statistic history data dapat menemui sifat probability dengan value 0 ataupun 1 (mendekati), maka ini memberikan kita beberapa sifat bagaimana pergerakan harga berlaku dalam Forex. sifat-sifat ini atau juga dikenali sebagai "price action" memperbolehkan kita merancang pencarian strategi trading dengan mengetahui tahap kejayaan strategi tersebut sekali.

Dan sebaik price action dapat dikenal pasti, ini memberikan kita peluang untuk mencari Technical Analisis yang dapat dipadankan dengan satu-satu strategi. Ini juga dapat mengeluarkan kita dari kumpulan trader yang memilih teknikal analisis tanpa mengetahui kenapakah teknik tersebut dipilih.

Terima kasih.

Pengasingan manual Data EURUSD Daily trend & ranging

Untuk menurunkan tahap komplex data analisis kepada satu koleksi data yang lagi mudah untuk difahami. Maka saya terfikir untuk ada baiknya kita pisahkan data EURUSD daily secara manual kepada satu group data untuk Trend cantik, dan satu group data untuk rang

Pengasingan ini ialah dengan pertama kita melihat pada skrin chart EURUSD daily MT4. Kemudian kita plot zone trend yang ingin dikaji.

Kemudian download data dari History centre ke spreadsheet.
Seterusnya menggunakan panduan zone dari chart. Kita delete (atau cut & paste) secara manual bahagian data yang tidak kita ingini di spreadshet

Sekarang hanya tinggal Data mengikut zone.

zone
trend Long sahaja
trend short sahaja
range

Seterusnya, kajian hipotesis mengikut keadaan market lagi mudah untuk dilakukan.

Inferense

Secara kasar kita boleh melihat bahawa Candlestick Daily dengan mudah boleh mencecah garis level Fibonacci 1.27 dengan merujuk YesterdayHigh = 1.00 & YesterdayLow = 0.00

Sekarang kita akan formalize common preseption ni kepada satu bentuk maklumat statistik. Tetapi sebelum itu kita kena buat sedikit inference.

Pencarian Ratio : ideal 3:1 dan ke atas
Pencarian entry dan exit untuk menyokong ratio ini

(1.27 - L2)/(L2-L1) >= 3:1
L1 = 0
(1.27 - L2)/(L2-0) >= 3:1
(1.27 - L2) >= 3L2
(1.27 - L2) >= 3L2
1.27 >= 4L2

L2 <= 0.3175 nombor mudah ,L2 = 0.32 Oleh itu, untuk mencapai ratio 3:1 dengan merujuk exit 1.27, maka kita perlu target untuk membuka limit order pada retrace 0.31 dengan L1 = 0.00 dan H1 = 1.00 ========== Mencari berapa banyak kes untuk menyokong entry dan exit ini Kita pecahkan CS daily kepada 4 condition Long & Long = 1 & 1 Long & Short = 1 & 0 Short & Long = 0 & 1 Short & Short = 0 & 0 --------------------- Hasilnya (EURUSD) Long & Long = 23% Long & Short = 27% Short & Long = 27% Short & Short = 23% nombor yang cantik. ---------------------------------- Sekarang kita akan jangka yang limit order L2 = 0.31 boleh dibuat untuk 1&1 dan 1&0. Maka pertama kali kita perlu tau berapa peratus L2 tidak L2L1) == 74.30%
1&0 == 27%(4100 data), (L2>L1) == 56.45%


0&1 == 23%(4100), (H2 < H1) == 55.18%
0&0 == 27%(4100), (H2< H1) == 86.40%

Candlestick analisis dalam candlestick analisis

Baru2 ni saya selalu buat analisis Candlestick untuk daily time frame. Apa yang saya dapati,

Entry menggunakan limit
candle body panjang, next retrace sekitar 0.382
candle body medium atau average, next retrace sekitar 0.500 0.618
candle body low, next retrace sekitar 0.764 atau Fail (below previous low, -0.236)

target menggunakan extension
candle body panjang, next extension sekitar 1.236
candle body medium atau average, next extension sekitar 1.361 1.618
candle body low, next extension sekitar 1.618 atau lebih

=============

Jika kita cek untuk candlestick weekly, pattern semacam daily retrace & extension juga masih wujud. Jadi bagimanakah kita mengaplikasikan penemuan fenomena ini?

Salah satu yang dapat saya fikirkan ialah dengan cuba untuk mengkaitkan pergerakan 2 time frame ini untuk menyokong satu sama lain.

Katakan Kita jangka weekly CS ialah dominant long, tapi pergerakan semasa masih short. Jadi kita boleh membuat andaian dia akan berhenti disatu-satu tempat retrace.

Dan kita zoom kepada daily pula, disini kita boleh mengambil trading short dan menggunakan level extension short untuk target, dan sentiasa memastikan ia mendekati level retrace weekly sebagai prediction.

Kenapa kita perlu percaya cara ini menjadi?
Sebab sentimen market, orang percaya maka pada akhirnya ia menjadi mengikut apa yang mereka percaya.

========

Apa-apa pun sokongan statistik masih belum dibuat untuk semua hipotesis ini. Harap saya dapat mencari cara mudah untuk membuat semua kerja analisis dapat dibuat secara automatik.