Bollinger band trading afl

7. Indikator Dasar - RSI, Stochastics, MACD dan Bollinger Band 7.1 Indeks Kekuatan Relatif (RSI): Mengembangkan J. Welles Wilder, Indeks Kekuatan Relatif (RSI) adalah osilator momentum yang mengukur kecepatan dan perubahan pergerakan harga. RSI berosilasi antara nol dan 100. Secara tradisional, dan menurut Wilder, RSI dianggap overbought saat berada di atas 70 dan oversold saat di bawah 30. Sinyal juga dapat dihasilkan dengan mencari divergensi, ayunan kegagalan dan crossover garis tengah. RSI juga bisa digunakan untuk mengidentifikasi kecenderungan umum. RSI adalah indikator momentum yang sangat populer yang telah ditampilkan di sejumlah artikel, wawancara dan buku selama bertahun-tahun. Secara khusus, buku Constance Browns, Technical Analysis for the Trading Professional, menampilkan konsep bull market dan bear market range untuk RSI. Andrew Cardwell, mentor Browns RSI, memperkenalkan pembalikan positif dan negatif untuk RSI. Sebagai tambahan, Cardwell mengubah gagasan tentang perbedaan, secara harfiah dan kiasan, di atas kepalanya. Wilder menampilkan RSI dalam bukunya tahun 1978, New Concepts in Technical Trading Systems. Buku ini juga mencakup Parabolic SAR, Average True Range dan Directional Movement Concept (ADX). Meskipun dikembangkan sebelum usia komputer, indikator Wilders telah bertahan dalam ujian waktu dan tetap sangat populer. Baca artikel lengkap di. Bagan 7.1.1 Perhitungan RSI Untuk menyederhanakan penjelasan perhitungan, RSI telah dipecah menjadi komponen dasarnya: RS. Average Gain dan Average Loss. Perhitungan RSI ini didasarkan pada 14 periode, yang merupakan default yang disarankan oleh Wilder dalam bukunya. Kerugian dinyatakan sebagai nilai positif, bukan nilai negatif. Perhitungan pertama untuk kenaikan rata-rata dan rata-rata kerugian rata-rata 14 rata-rata periode. Keuntungan Rata-rata Pertama Jumlah Keuntungan selama 14 periode terakhir 14. Kerugian Rata-rata Pertama Jumlah Kerugian selama 14 periode terakhir 14 Perhitungan kedua dan selanjutnya didasarkan pada rata-rata sebelumnya dan kerugian keuntungan saat ini: Rerata Keuntungan (Keuntungan Rata-rata sebelumnya ) X 13 Gain saat ini 14. Kerugian Rata-rata (Kerugian Rugi Sebelumnya) x 13 Rugi Lancar 14. Dengan mengambil nilai sebelumnya ditambah nilai arus adalah teknik pemulusan yang sama dengan yang digunakan dalam perhitungan rata-rata bergerak eksponensial. Ini juga berarti bahwa nilai RSI menjadi lebih akurat karena periode perhitungannya meluas. SharpCharts menggunakan setidaknya 250 titik data sebelum tanggal mulai dari setiap grafik (dengan asumsi ada banyak data) saat menghitung nilai RSI-nya. Untuk persis meniru nomor RSI kami, formula akan memerlukan setidaknya 250 poin data. Formula pemula menormalkan RS dan mengubahnya menjadi osilator yang berfluktuasi antara nol dan 100. Sebenarnya, sebidang RS terlihat sama persis dengan sebidang RSI. . Langkah normalisasi memudahkan identifikasi ekstrem karena RSI terikat. RSI adalah 0 ketika Average Gain sama dengan nol. Dengan asumsi RSI 14-periode, nilai RSI nol berarti harga bergerak turun sepanjang 14 periode. Tidak ada keuntungan untuk diukur. RSI adalah 100 ketika Rerata Rugi sama dengan nol. Ini berarti harga bergerak lebih tinggi sepanjang 14 periode. Tidak ada kerugian untuk diukur. Ada Lembar Kerja Excel yang menunjukkan dimulainya perhitungan RSI yang sedang berjalan. Catatan: Proses smoothing mempengaruhi nilai RSI. Nilai RS dihaluskan setelah perhitungan pertama. Kerugian Rata-rata sama dengan jumlah kerugian dibagi dengan 14 untuk perhitungan pertama. Perhitungan selanjutnya mengalikan nilai sebelumnya dengan 13, menambahkan nilai terbaru dan kemudian membagi totalnya dengan 14. Ini menciptakan pengaruh pemulusan. Hal yang sama berlaku untuk Average Gain. Karena perataan ini, nilai RSI mungkin berbeda berdasarkan periode perhitungan total. 250 periode akan memungkinkan perataan lebih dari 30 periode dan ini akan sedikit mempengaruhi nilai RSI. Stockcharts akan kembali 250 hari bila memungkinkan. Jika Rata-rata Kerugian sama dengan nol, pembagian dengan nol situasi terjadi untuk RS dan RSI diatur ke 100 menurut definisinya. Demikian pula, RSI sama dengan 0 ketika Average Gain sama dengan nol. Periode default look-back untuk RSI adalah 14, namun hal ini dapat diturunkan untuk meningkatkan sensitivitas atau peningkatan untuk menurunkan sensitivitas. RSI 10 hari lebih cenderung mencapai level overbought atau oversold dibanding RSI 20 hari. Parameter tampilan belakang juga bergantung pada volatilitas keamanan. RSI 14 hari untuk pengecer internet Amazon (AMZN) lebih cenderung menjadi overbought atau oversold daripada RSI 14 hari untuk Duke Energy (DUK), sebuah utilitas. RSI dianggap overbought saat berada di atas 70 dan oversold saat di bawah 30. Tingkat tradisional ini juga bisa disesuaikan agar lebih sesuai dengan persyaratan keamanan atau analitis. Meningkatkan overbought menjadi 80 atau menurunkan oversold menjadi 20 akan mengurangi jumlah pembacaan overboughtoversold. Pedagang jangka pendek terkadang menggunakan RSI 2 periode untuk mencari pembacaan overbought di atas 80 dan pembacaan oversold di bawah ini 20. 7.1.2 Selengkapnya tentang RSI dan penggunaannya dalam perdagangan Baca lebih lanjut di RSI pada artikel asli di bursa saham termasuk topik berikut: Overbought - Oversold Divergences dan Kegagalan Swings RSI adalah momentum osilator serba guna yang telah teruji waktu. Meskipun terjadi perubahan volatilitas dan pasar selama bertahun-tahun, RSI tetap relevan seperti sekarang ini di Wilders. Sementara interpretasi asli Wilders berguna untuk memahami indikator tersebut, karya Brown dan Cardwell membawa interpretasi RSI ke tingkat yang baru. Menyesuaikan diri dengan tingkat ini memerlukan pemikiran ulang dari para chartis tradisional. Wilder menganggap kondisi jenuh beli matang untuk pembalikan, namun overbought juga bisa menjadi tanda kekuatan. Divergensi bearish masih menghasilkan beberapa sinyal sell yang bagus, namun chartists harus berhati-hati dalam tren kuat saat divergensi bearish benar-benar normal. Meskipun konsep pembalikan positif dan negatif mungkin tampak merusak interpretasi Wilders, logika masuk akal dan Wilder hampir tidak akan menolak nilai untuk lebih menekankan pada tindakan harga. Pembalikan positif dan negatif menempatkan aksi harga dari keamanan yang mendasarinya terlebih dahulu dan indikator kedua, begitulah seharusnya. Bearish dan bullish divergences menempatkan indikator first dan price action kedua. Dengan lebih menekankan pada aksi harga, konsep pembalikan positif dan negatif menantang pemikiran kita terhadap osilator momentum. 7.1.3 Indikator RSI yang inovatif Lihat grafik Futures Nifty di bawah ini dan RSI Normal dan indikator senyawa RSI yang merapikan di atasnya. Indikator RSI yang mulus terdiri dari lima periode EMA RSI (7), RSI (14) dan RSI (21). Tampilan awan RSI halus (14) dan RSI halus (21) ditampilkan, sementara RSI (7) smpul bertindak sebagai garis sinyalnya. Di sisi lain RSI normal (14) cenderung memberi gerakan tersentak seiring dengan harganya. Anda dapat menggunakan indikator RSI yang halus secara efektif untuk berdagang di pasar tren seperti pada contoh yang ditunjukkan. Jangan gunakan saat RSI mendekati 50 dan hampir horizontal. Amibroker AFL untuk indikator ini juga diposting di bawah ini. Amibroker AFL untuk indikator di atas diposkan di sini. Ini memiliki parameter untuk menekan atau menunjukkan sinyal buysell sehingga Anda dapat menggunakan tabel RSI dengan sendirinya juga. 7.2 Stochastics Dikembangkan oleh George C. Lane di akhir 1950-an, Stochastic Oscillator adalah indikator momentum yang menunjukkan lokasi kerabat dekat dengan kisaran rendah-tinggi selama sejumlah periode. Menurut sebuah wawancara dengan Lane, the Stochastic Oscillator tidak mengikuti harga, tidak mengikuti volume atau semacamnya. Ini mengikuti kecepatan atau momentum harga. Sebagai aturan, momentum berubah arah sebelum harga. Dengan demikian, divergensi bullish dan bearish di Stochastic Oscillator dapat digunakan untuk pembalikan foreshadow. Ini adalah sinyal pertama dan paling penting yang diidentifikasi Lane. Lane juga menggunakan osilator ini untuk mengidentifikasi bull dan bear set-up untuk mengantisipasi pembalikan masa depan. Karena Stochastic Oscillator terikat, juga berguna untuk mengidentifikasi tingkat overbought dan oversold. Pengaturan default untuk Stochastic Oscillator adalah 14 periode, yang bisa berupa hari, minggu, bulan atau jangka waktu intraday. K periode 14-K akan menggunakan penutupan terbaru, tertinggi tertinggi selama 14 periode terakhir dan titik terendah terendah selama 14 periode terakhir. D adalah rata-rata pergerakan sederhana 3 hari dari K. Baris ini diplot di samping K untuk bertindak sebagai sinyal atau garis pemicu. Baca artikel lengkap di StockCharts yang juga memiliki kredit penuh untuk materi ini. 7.2.1 Interpretasi Osilator Stochastic mengukur tingkat kerabat dekat terhadap kisaran rendah-tinggi selama periode waktu tertentu. Asumsikan bahwa tinggi tertinggi sama dengan 110, terendah terendah sama dengan 100 dan yang serupa sama dengan 108. Kisaran rendah-tinggi adalah 10, yang merupakan penyebut dalam formula K. Tutup kurang terendah terendah sama dengan 8, yang merupakan pembilangnya. 8 dibagi dengan 10 sama dengan 0,80 atau 80. Kalikan angka ini dengan 100 untuk menemukan K K akan sama dengan 30 jika tutupnya pada posisi 103 (0,30 x 100). Stochastic Oscillator berada di atas 50 saat close berada di upper half dari range dan di bawah 50 saat close berada di lower lower. Pembacaan rendah (di bawah 20) menunjukkan bahwa harga mendekati rendah untuk jangka waktu tertentu. Pembacaan tinggi (di atas 80) menunjukkan bahwa harga mendekati level tertinggi untuk jangka waktu tertentu. Contoh IBM di atas menunjukkan tiga rentang 14 hari (area kuning) dengan harga penutupan pada akhir periode (titik merah). Stochastic Oscillator sama dengan 91 saat penutupan berada di puncak kisaran. The Stochastic Oscillator sama dengan 15 saat tutup berada di dekat bagian bawah kisaran. Tutup sama dengan 57 saat tutup berada di kisaran tengah. Sementara osilator momentum paling sesuai untuk rentang perdagangan, mereka juga dapat digunakan dengan sekuritas yang menjadi tren, asalkan trennya menggunakan format zigzag. Pullbacks adalah bagian dari uptrend yang zigzag lebih tinggi. Bouncing adalah bagian dari downtrend yang zigzag lebih rendah. Dalam hal ini, Stochastic Oscillator dapat digunakan untuk mengidentifikasi peluang yang selaras dengan tren yang lebih besar. Indikator juga bisa digunakan untuk mengidentifikasi belokan di dekat support atau resistance. Jika sebuah perdagangan keamanan di dekat support dengan Oscillator Stochastic yang oversold, carilah break di atas 20 untuk memberi sinyal kenaikan dan uji support yang sukses. Sebaliknya, jika terjadi perdagangan keamanan di dekat resistance dengan Oscillator Stochastic yang overbought, cari break di bawah 80 untuk memberi sinyal penurunan dan kegagalan resistance. Pengaturan pada Stochastic Oscillator bergantung pada preferensi pribadi, gaya perdagangan dan jangka waktu. Periode peninjauan kembali yang lebih pendek akan menghasilkan osilator berombak dengan banyak pembacaan overbought dan oversold. Periode back-back yang lebih panjang akan memberikan osilator yang lebih halus dengan pembacaan overbought dan oversold yang lebih sedikit. Seperti semua indikator teknis, penting untuk menggunakan Stochastic Oscillator bersamaan dengan alat analisis teknis lainnya. Volume, supportresistance dan breakouts dapat digunakan untuk mengkonfirmasi atau menolak sinyal yang dihasilkan oleh Stochastic Oscillator Baca artikel selengkapnya di StockCharts yang juga memiliki kredit penuh untuk materi ini. Baca lebih lanjut tentang kondisi smoothing, overbought dan oversold serta setup bullbear di sana. Referensi Tambahan: (klik masing-masing referensi) 7.2.2 Stochastics Smoothened AFL Terlampir di bawah ini adalah AFL Stochastics yang mulus yang merupakan pengganti yang baik untuk indikator Amibroker standar. 7.3 Moving Average Convergence Divergence Indicator Yang dikembangkan oleh Gerald Appel pada akhir tahun tujuh puluhan, indikator Moving Average Convergence-Divergence (MACD) adalah salah satu indikator momentum paling sederhana dan paling efektif yang ada. MACD mengubah dua indikator mengikuti tren, bergerak rata-rata. Menjadi osilator momentum dengan mengurangi rata-rata pergerakan yang lebih lama dari moving average yang lebih pendek. Akibatnya, MACD menawarkan yang terbaik dari kedua dunia: mengikuti tren dan momentum. MACD berfluktuasi di atas dan di bawah garis nol saat rata-rata bergerak menyatu, melintasi dan menyimpang. Pedagang dapat mencari crossover garis sinyal, crossover garis tengah dan divergensi untuk menghasilkan sinyal. Karena MACD tidak terbatas, ini tidak terlalu berguna untuk mengidentifikasi tingkat overbought dan oversold. Catatan: MACD dapat diucapkan sebagai MAC-DEE atau M-A-C-D. Berikut adalah contoh bagan dengan indikator MACD di panel bawah: Baca selengkapnya dan artikel lainnya di StockCharts yang juga seluruh kredit untuk materi dalam subbagian ini berjalan. 7.3.1 Interpretasi Sesuai namanya, MACD adalah tentang konvergensi dan perbedaan dua rata-rata bergerak. Konvergensi terjadi saat moving averages bergerak ke arah satu sama lain. Divergensi terjadi saat rata-rata bergerak menjauh satu sama lain. Rata-rata bergerak lebih pendek (12 hari) lebih cepat dan bertanggung jawab atas sebagian besar pergerakan MACD. Rata-rata pergerakan yang lebih lama (26 hari) lebih lambat dan kurang reaktif terhadap perubahan harga pada keamanan yang mendasarinya. Garis MACD berosilasi di atas dan di bawah garis nol, yang juga dikenal sebagai garis tengah. Crossover ini memberi sinyal bahwa EMA 12 hari telah melewati EMA 26 hari. Arahnya, tentu saja, tergantung pada arah rata-rata pergerakan rata-rata. Positif MACD menunjukkan bahwa EMA 12 hari berada di atas EMA 26 hari. Nilai positif meningkat seiring EMA yang lebih pendek menyimpang lebih jauh dari EMA yang lebih panjang. Ini berarti momentum naik terus meningkat. Nilai MACD negatif menunjukkan bahwa EMA 12 hari di bawah EMA 26 hari. Nilai negatif meningkat karena EMA lebih pendek menyimpang lebih jauh di bawah EMA yang lebih panjang. Ini berarti momentum downside meningkat. Pada contoh di atas, area kuning menunjukkan MACD Line di wilayah negatif saat perdagangan EMA 12 hari di bawah EMA 26 hari. Salib awal terjadi pada akhir September (panah hitam) dan MACD bergerak lebih jauh ke wilayah negatif karena EMA 12 hari menyimpang lebih jauh dari EMA 26 hari. Area oranye menyoroti periode nilai MACD positif, yaitu ketika EMA 12 hari berada di atas EMA 26 hari. Perhatikan bahwa MACD Line tetap di bawah 1 selama periode ini (garis putus-putus merah). Ini berarti jarak antara EMA 12 hari dan EMA 26 hari kurang dari 1 titik, yang bukan merupakan perbedaan besar. Indikator MACD spesial karena menyatukan momentum dan tren dalam satu indikator. Perpaduan tren dan momentum unik ini dapat diterapkan pada grafik harian, mingguan, atau bulanan. Pengaturan standar untuk MACD adalah perbedaan antara EMA 12 dan 26 periode. Chartists yang mencari sensitivitas lebih lanjut dapat mencoba moving average jangka pendek yang pendek dan moving average jangka panjang yang lebih panjang. MACD (5,35,5) lebih sensitif daripada MACD (12,26,9) dan mungkin lebih cocok untuk grafik mingguan. Chartis yang mencari sensitivitas kurang mungkin mempertimbangkan untuk memperpanjang rata-rata bergerak. MACD yang kurang sensitif masih akan terombang-ambing di bawah nol, tapi garis tengah crossover dan crossover garis sinyal akan kurang sering terjadi. MACD tidak terlalu bagus untuk mengidentifikasi tingkat overbought dan oversold. Meskipun dimungkinkan untuk mengidentifikasi tingkat yang secara historis overbought atau oversold, MACD tidak memiliki batasan atas atau bawah untuk mengikat pergerakannya. Selama pergerakan tajam, MACD dapat terus melampaui batas melampaui ekstrem historisnya. Akhirnya, ingatlah bahwa MACD Line dihitung dengan menggunakan perbedaan aktual antara dua moving averages. Ini berarti nilai MACD bergantung pada harga keamanan yang mendasarinya. Nilai MACD untuk 20 saham dapat berkisar dari -1,5 sampai 1,5, sementara nilai MACD untuk 100 dapat berkisar antara -10 sampai 10. Tidak mungkin untuk membandingkan nilai MACD untuk sekelompok sekuritas dengan harga bervariasi. Jika ingin membandingkan pembacaan momentum, sebaiknya menggunakan Persentase Harga Oscillator (PPO). Bukan MACD. Baca lebih lanjut dan sisa artikel di StockCharts kepada siapa juga seluruh kredit untuk definisi dalam bagian ini. Secara khusus, lihat interpretasi crossover dan histogram untuk digunakan dalam sistem perdagangan Anda. Referensi Tambahan: (klik masing-masing referensi) Di bawah ini adalah versi visual indikator MACD yang dapat digunakan pengguna di grafik mereka sendiri. 7.4 Bollinger Bands Dikembangkan oleh John Bollinger, Bollinger Bands adalah band volatilitas yang ditempatkan di atas dan di bawah rata-rata bergerak. Volatilitas didasarkan pada standar deviasi. Yang mengubah volatilitas meningkat dan menurun. Band secara otomatis melebar saat volatilitas meningkat dan menyempit saat volatilitas menurun. Sifat dinamis Bollinger Bands ini juga berarti mereka dapat digunakan pada sekuritas yang berbeda dengan pengaturan standar. Untuk sinyal, Bollinger Bands dapat digunakan untuk mengidentifikasi M-Tops dan W-Bottoms atau untuk menentukan kekuatan dari tren. Sinyal yang berasal dari penyempitan BandWidth dibahas di bagan artikel sekolah di BandWidth. Bollinger Bands terdiri dari band tengah dengan dua band luar. Band tengah adalah moving average sederhana yang biasanya ditetapkan pada 20 periode. Rata-rata pergerakan sederhana digunakan karena rata-rata pergerakan sederhana juga digunakan dalam rumus standar deviasi. Periode look-back untuk standar deviasi sama dengan rata-rata pergerakan sederhana. Band luar biasanya menetapkan 2 standar deviasi di atas dan di bawah band tengah. Pengaturan dapat disesuaikan agar sesuai dengan karakteristik sekuritas atau gaya trading tertentu. Bollinger merekomendasikan untuk melakukan penyesuaian inkremental kecil terhadap pengganda deviasi standar. Mengubah jumlah periode untuk moving average juga mempengaruhi jumlah periode yang digunakan untuk menghitung deviasi standar. Oleh karena itu, hanya penyesuaian kecil yang diperlukan untuk pengganda deviasi standar. Kenaikan dalam periode rata-rata bergerak secara otomatis akan meningkatkan jumlah periode yang digunakan untuk menghitung deviasi standar dan juga menjamin adanya peningkatan multiplier deviasi standar. Dengan Standar Deviasi 20 hari dan Standar Deviasi 20 hari, pengganda deviasi standar ditetapkan pada 2. Bollinger menyarankan untuk meningkatkan pengganda deviasi standar menjadi 2,1 untuk SMA 50 periode dan menurunkan pengganda deviasi standar menjadi 1,9 untuk periode 10 SMA. Bollinger Bands mencerminkan arah dengan SMA 20-periode dan volatilitas dengan band-band upperlower. Dengan demikian, mereka dapat digunakan untuk menentukan apakah harga relatif tinggi atau rendah. Menurut Bollinger, band harus berisi 88-89 aksi harga, yang membuat pergerakan di luar band signifikan. Secara teknis, harga relatif tinggi bila berada di atas upper band dan relatif rendah saat berada di bawah lower band. Namun, relatif tinggi jangan sampai dianggap bearish atau sebagai sinyal jual. Begitu juga yang relatif rendah jangan sampai dianggap bullish atau sebagai sinyal beli. Harga tinggi atau rendah karena suatu alasan. Seperti indikator lainnya, Bollinger Bands tidak dimaksudkan untuk digunakan sebagai alat yang berdiri sendiri. Chartists harus menggabungkan Bollinger Bands dengan analisis tren dasar dan indikator konfirmasi lainnya. Baca lebih lanjut dan sisa artikel di StockCharts yang juga seluruh kredit untuk materi dalam subbagian ini berjalan. Referensi Tambahan dan tautan video (klik setiap link): Ingin informasi lebih lanjut. Hubungi kami melalui formulir kontak. (Klik disini) 25 Agustus 2011 PENTING: Jangan gunakan indikator dalam sistem perdagangan nyata yang terlihat kedepan dalam waktu dan akan membuat Anda kehilangan uang. Hal ini dimaksudkan untuk penelitian saja: untuk menunjukkan potensi keuntungan dan tampilan panah pada posisi yang sangat menguntungkan untuk memfasilitasi perumusan peraturan perdagangan yang lebih baik. Indikator yang disajikan di sini sangat mirip dengan Indikator ZigZag kecuali bahwa titik balik untuk indikator ini adalah titik di mana Bollinger Bands terakhir dilanggar sebelum sinyal berikutnya. Rumusnya ditulis sebagai sistem perdagangan. Bisa di backtested, dan periode BB bisa dioptimalkan. Karena ini hanyalah formula percobaan, tidak ada upaya yang dilakukan untuk mengoptimalkan kode. Filed by Herman at 8:43 pm under Indikator Komentar Dimulai pada Bollinger Band ZigZag Indicator Komentar ditutup. Recent Posts Recent Comments Categories Hak Cipta (C) 2006 AmiBroker. Situs ini menggunakan WordPress Page yang dihasilkan dalam 0.535 seconds. AFL untuk strategi Bollinger Band Anda bisa mencoba AFL ini. Dengan AFL ini Anda bisa menemukan NR4 NR7 dan Inside days with BB. Jika Anda tidak membutuhkan NR hari. Cukup hapus kondisinya dalam formula. Thread anda pada trading nifty adalah supra. RH - L NR7 Salah NR4 Salah m7 m4 idm7 idm4 idm 0 untuk (i 7 i lt BarCount i) jika (Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri - 5 DAN Ri Ri Ri - 6) NR7i Benar m7i 1 untuk (i 4 i lt BarCount i) jika (Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri Ri 3) DAN TIDAK NR7i) NR4i Benar M4i 1 IDNR7 Inside () NR7 IDNR4 Inside () NR4 ID Inside () idm7 IIf (IDNR7, 1, 0) idm4 IIf (IDNR4, 1, 0) idm IIf (id, 1, 0) untuk (i 1 i lt BarCount I) jika (IDNR7i IDNR7i - 1) idm7i idm7i idm7i - 1 jika (IDNR4i IDNR4i - 1) idm4i idm4i idm4i - 1 jika (NR7i NR7i - 1) m7i m7i m7i - 1 jika (NR4i NR4i - 1) m4i m4i m4i - 1 Jika (IDi - IDI - 1) idmi idmi idmi - 1 MarkerIDNR7 MarkerIDNR4 shapeStar Marker7 shapeDigit7 NR7Color colorBrightGreen Marker4 shapeDigit4 NR4Color colorLightOrange MarkerID shapeHollowCircle IDColor colorYellow IDNR7Color colorBrightGreen IDNR4Color colorLightOrange MarkerDist L 0.995 IDNRDist H 1.03 if (Status (quotactionquot) actionIndicator) N (Titl E StrFormat (quot, (): quot) quot, Rangequot Prec (R 0.00001, 2) quot, quot WriteIf (IDNR7, EncodeColor (colorBrightGreen) WriteIf (idm7 gt 1, StrLeft (NumToStr (idm7), 4), quotquot) quot IDNR7 quot, quotquot) WriteIf (IDNR4, EncodeColor (colorLightOrange) WriteIf (idm4 gt 1, StrLeft (NumToStr (idm4), 4), quotquot) quot IDNR4 quot, quotquot) WriteIf (NR7 DAN TIDAK ID, EncodeColor (colorBrightGreen) WriteIf M7 gt 1, StrLeft (NumToStr (m7), 4), quotquot) Tuliskan (NR4 DAN TIDAK ID, EncodeColor (colorLightOrange) WriteIf (m4 gt 1, StrLeft (NumToStr (m4), 4), quotquot ) Kutipan NR4 quot, quotquot) WriteIf (ID DAN TIDAK NR7 DAN NOT NR4, EncodeColor (colorTurquoise) WriteIf (idm gt 1, StrLeft (NumToStr (idm), 4), quotquot) quot Inside Day quot, quotquot)) PlotOHLC (O , IDNR7, MarkerIDNR7, shapeNone), IDNR7, MarkerIDNR7, shapeNone), IDNR7Color, 0, IDNRDist) PlotShapes (IDF4, IDNR4, NOTNN7, MarkerIDNR4, shapeNone), IDNR4Color, 0, IDNRDist), IDNR7, MarkerIDNR7, shapeNone), IDNR7, MarkerIDNR7, shapeNone) PlotShapes Tidak ada ID, Marker7, shapeNone), NR7Color, 0, MarkerDist) PlotShapes (IIF (NR4 DAN NOT NR7 DAN NOT ID, Marker4, shapeNone), NR4Color, 0, MarkerDist) PlotShapes (IIf (ID DAN NOT NR7 DAN TIDAK NR4, MarkerID, shapeNone), IDColor, 0, IDNRDist) jika (Status (quotactionquot) actionExplore) Filter (m7 gt 0) ATAU (m4 gt 0) ATAU (idm gt 0) AddColumn (DateTime (), quotDATEquot, formatDateTime , ColorDefault, colorDefault, 96) AddTextColumn (Nama (), quotSYMBOLquot, 77, colorDefault, colorDefault, 120) AddColumn (R, quotRangequot, 6.2, colorDefault, colorDefault, 84) AddColumn (IIf (idm, 48 idm, 32), quotINSIDEquot , FormatChar, colorYellow, IIf (idm, colorLightBlue, colorDefault)) AddColumn (IIf (m4, 48 m4, 32), quotNR4quot, formatChar, colorYellow, IIf (m4, colorBlue, colorDefault)) AddColumn (IIf (m7, 48 m7, 32), quotNR7quot, formatChar, colorYellow, IIf (m7, colorGreen, colorDefault)) BAGIANEND () SECTIONBEGIN (quotBollinger Bandsquot) P ParamField (kuota kuota kuota, -1) Parameter Periode (quotPeriodsquot, 20 , 2, 300, 1) Parameter Lebar (quotWidthquot, 2, 0, 10, 0,05) Color ParamColor (quotColorquot, colorCycle) Style ParamStyle (quotStylequot) Plot (BBandTop (P, Periode, Lebar), quotBBTopquot PARAMVALUES (), Warna, Style) Plot (BBandBot (P, Periode, Lebar), quotBBBotquot PARAMVALUES (), Warna, Gaya) BAGIANEND () SECTIONBEGIN (quotEMAquot) P ParamField (kuota kuota kuota, -1) Parameter Periode (quotPeriodsquot, 20, 2, 300, 1 , 10) Plot (EMA (P, Periode), DEFAULTNAME (), ParamColor (quotColorquot, colorCycle), ParamStyle (quotStylequot)) BAGIANEND () Re: AFL untuk strategi Bollinger Band Sistem ini sangat sederhana. Berikut ini mengasumsikan bahwa quotnearquot ada di dalam 1 dari Bollinger Bands namun Anda dapat menyesuaikan nilai ini sesuai keinginan Anda. Perhatikan bahwa kebutuhan hari dalam secara signifikan mengurangi jumlah sinyal yang mungkin atau mungkin tidak baik. Anda bisa bereksperimen dengan dan tanpa Inside (). Berikut adalah deskripsi sistem dan kode (watch word wrap): Untuk rindu: 1. Carilah pasangan mata uang untuk memukul atau datang sangat dekat dengan memukul Bollinger yang lebih rendah. 2. Tunggu lilin berikutnya dan pastikan lilin berikutnya rendah lebih besar dari atau sama dengan lilin sebelumnya rendah dan tingginya juga kurang dari atau sama dengan periode sebelumnya. Jika ya, lanjutkan di buka lilin ketiga. 3. Pemberhentian awal diletakkan beberapa pip di bawah lilin sebelumnya yang rendah. 4. Trail stop pada titik penutupan dengan SMA 20-periode. Untuk celana pendek: 1. Carilah pasangan mata uang untuk memukul atau datang sangat dekat dengan memukul Bollinger atas. 2. Tunggu lilin berikutnya dan pastikan tinggi lilin berikutnya kurang dari atau sama dengan tinggi lilin sebelumnya dan rendah juga lebih besar dari atau sama dengan titik terendah sebelumnya. Jika demikian, buka saat membuka lilin ketiga. 3. Pemberhentian awal diletakkan beberapa pip diatas lilin sebelumnya tinggi. 4. Trail stop pada titik penutupan dengan SMA 20-periode. Sigma Param (quotSigmaquot, 2, 1, 3. 1) bbPeriod Param yang dapat disesuaikan (quotBB Periodquot, 20, 5, 50, 1) bbt bbandTop yang dapat disesuaikan (C, bbPeriod, sigma) bbb BBandBot (C, bbPeriod, sigma) nearBBT .99 Bbt 1 quotnearquot nearBBB 1.01 bbb 1 quotnearquot Beli IIf (Ref, L, -1) gt bbb DAN Ref (L, -1) lt dekatBBB DAN Inside (), 1, Null) Inside () mengurangi jumlah sinyal Short IIf (Ref (H, -1) lt bbt DAN Ref (H, -1) gt di dekatBBT AND Inside (), 1, Null) Di dalam () jumlah sinyal yang berkurang Beli ExRem (Beli, Pendek) Plot Short ExRem (Pendek, Beli) C, quotquot, IIf (L gt bbb DAN Lt mendekatibbb, warnaYellow, IIf (Htft dan H gt nearbbt, colorRed, colorPaleGreen)), styleBar) Plot (bbb, quotquot, colorWhite, styleThick) Plot (bbt, kuotot, ColorWhite, styleThick) PlotShapes ((bentuk beliUpArrow) (bentuk pendekDownArrow), IIf (Beli, warnaYellow, colorRed), 0, IIf (Beli, L, H), IIf (Beli, -20, -20)) Plot (nearbbt, QuotnearBBTquot, colorRed, styleThick) di dekat batas Plot (nearbbb, q UotnearBBBquot, colorRed, styleThick) di dekat batas Plot (MA (C, 20), quotStopquot, colorBrightGreen, styleThick) Trailing stop Last edited by colion 29th March 2012 at 07:54 AM.