विदेशी मुद्रा फैक्टरी नीलामी बाजार सिद्धांत मूल बातें

नीलामी मार्केट थ्योरी और मार्केट प्रोफाइल अगस्त 2009 में शामिल हुए स्थिति: मूल्य एक्शन ट्रेडर्स 1,660 पोस्ट ये नहीं किए गए थे लेकिन बैलेंस एरिया अवधारणा पर आधारित हैं। पहली बात यह है कि हम प्रवृत्ति के साथ व्यापार करना चाहते हैं हम जानते हैं कि प्रवृत्ति बढ़ गई है क्योंकि हम एक संतुलन क्षेत्र से ऊपर की तरफ बढ़ गए हैं और इसके माध्यम से वापस नहीं आ गए हैं। मेरी पिछली पोस्ट पर, नीला क्षेत्र प्रश्न क्षेत्र है। काली रेखा शुक्रवार के शेष क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करते हैं, इसलिए इस पोस्ट के लिए उपेक्षा करें। चूंकि नीलामी जारी रहती है, हम केवल लंबे समय तक प्राप्त करना चाहते हैं। बीआर वीएसए धागा के लिए वीएसए छोड़ दें, लेकिन आप समर्थन क्षेत्र (शेष क्षेत्र) में लंबे समय तक प्रवेश करने के लिए कुछ जगह देख सकते हैं। अटैचमेंट इमेजस (विस्तार करने के लिए क्लिक करें) नीलामी मार्केट वैल्यू थ्योरी एम्प एनाफ़ीक्स एमज़वेगास पोस्ट्स और अंतर्दृष्टि सोने (धन्यवाद) हैं। मैंने पढ़ लिया है, फिर से पढ़ता हूं, और अभी भी पृष्ठभूमि सामग्री पढ़ रहा हूं। धीमी गति से, सीखने की अवस्था बहुत तेज है, और मैं पुराने विचारों को उजागर कर रहा हूं - लेकिन अब मुझे लगता है कि यह बाजारों को देखने का एक बेहतर तरीका है (मूल्य और समय अकेले मेरे लिए भ्रामक लग रहा है)। मुझे आपकी सराहना है कि आपको थ्रेड पर पोस्ट करने का समय लगता है। मुझे लगता है कि आप अपना समय पढ़ने, पढ़ना और पृष्ठभूमि सामग्री को समझने के लिए सही दृष्टिकोण ले रहे हैं। यह एक धीमी प्रक्रिया है। यह बुनियादी अवधारणाओं के साथ शुरू होता है, जिस पर अन्य अवधारणाएं बनती हैं, जिस पर अन्य अवधारणाओं का निर्माण होता है। समझ का एक स्थिर प्रगति है इस प्रक्रिया के माध्यम से छोडने या स्किमिंग करने से लोगों को समझ में बहुत अंतर होता है। सबसे पहले यह तथ्य स्वीकार कर रहा है कि सभी बाज़ार नीलामी प्रक्रिया का परिणाम हैं। फिर समझदारी क्यों है कि तकनीकी विश्लेषण नीलामी बाजार विश्लेषण नहीं है। फिर समय-समय पर आवृत्तीय समयक्षेत्र और उद्धरण के बीच के अंतर को समझना सबसे कठिन हिस्सा बाजार के बारे में पुराने विश्वासों और धारणाओं को उजागर करना है। उस मूल्य का पता चल रहा है जहां उन मान्यताओं वास्तव में आती हैं। यानी आप कई रिटेल व्यापारी का दावा करेंगे कि बाज़ार क्वाटफिशर कोट है, जबकि वे मूल्य संकेतकों से भरा चार्ट का उपयोग करते हैं अगर वे वास्तव में प्रभावी बाजार की अवधारणा (ईएमएच) की अवधारणा को समझते हैं, तो उन्हें विश्वास संकेतक को बेकार लगाना होगा। नाम स्वयं quouthpothesisquot का अर्थ है यह अनुभवजन्य सबूत (सिद्धांत) द्वारा समर्थित नहीं है। कई खुदरा व्यापारियों का मानना ​​है कि बाजार एक यादृच्छिक चलते हैं, जबकि वे कीमत सूचकांक से भरा चार्ट का उपयोग करते हैं। यदि बाजार वास्तव में एक यादृच्छिक चलना है, संकेतक का उपयोग अभी भी व्यर्थ है। फिर आपके खुदरा व्यापारियों का एक समूह मानते हैं कि बाजार दोनों ईएमएच amp का संयोजन है। यादृच्छिक चलने का इस्तेमाल तकनीकी विश्लेषण के खंडन में है, फिर भी खुदरा व्यापारी जो मानते हैं कि यह अभी भी टीए का उपयोग करता है आधा लड़ाई आपके विश्वास प्रणाली की जांच करके जीती है, और जहां उन पुरानी विचारों को विश्वास है जो आरंभ होता है। फिर सीखने और समझने के लिए quotedata validityquot है क्या आपके हाथ में काम के लिए फिट है? आदि। AMVA की जटिलता मात्रात्मक विश्लेषण में नहीं है, गणित बल्कि सरल है कठिनाई गलत धारणाओं को अनदेखी करने में होती है, और व्यावहारिक सबूत amp शोध के उपयोग के माध्यम से बाजार के बारे में पुराने विश्वासों की जांच करना। जिन लोगों ने मौलिक, बुनियादी सिद्धांतों (सिद्धांत amp अनुमोदित प्रथाओं) पर गौर किया है, उनके विश्लेषण के लिए अपने स्वयं के उपकरण (स्प्रेडशीट) बनाने में सबसे अधिक कठिनाई होती है। अधिकांश व्यापारी अब व्यापार करना चाहते हैं और बाद में सीखना चाहते हैं। मैं इस तरह के शब्दों की सराहना करता हूं, हालांकि मैं अपने हिस्से पर किसी भी क्षितिज के लिए श्रेय नहीं ले सकता, मेरे ज्ञान के आधार में अनुभवजन्य शोध, अनुभवजन्य परीक्षण, amp अनुभवजन्य सबूत आसानी से सभी के लिए उपलब्ध होते हैं .. अगर आपको कोई कठिनाई समझ या किसी चीज़ में कुछ स्पष्टता की आवश्यकता हो आप पृष्ठभूमि सामग्री में पढ़ रहे हैं पूछने में संकोच न करें बाजार कुशल नहीं हैं, बल्कि वे प्रभावी हैं - जोन्स, यही कारण है कि मैं घोड़े के सवाल से पहले प्रश्नोत्तरी का जवाब नहीं दूंगा। क्योंकि यह मुझ पर बोझ डालता है कि आपके लिए पहले से उपलब्ध कराई गई जानकारी का पता लगाया गया है और जो कुछ भी आपने अभी तक अपने आप को पढ़ने का समय निकाला है, उसे समझाया है। तो हमने क्या सीखा है। मेरी स्प्रेडशीट गणनाओं के बारे में पूछने के लिए आप पर शर्म आनी चाहिए जब मैंने आपको जवाब देने के लिए नहीं कहा, सबक सीखा। स्रोतों को उद्धृत करने की इस कहानी के साथ फिर से मैं उन लोगों को पढ़ता हूं और फिर से पढ़ता हूं। मैं वास्तव में आपके दृष्टिकोण को समझता हूं, आपकी विधि है, लेकिन यह संभावना है कि आपके लिए एक अवधारणा स्पष्ट है, मुझे नहीं है, भले ही मैंने इसे 1.000.000 बार पढ़ लिया हो या फिर उसी स्रोतों को पढ़ने से हमारे पास दो अलग-अलग व्याख्याएं हों पहले से ही अन्य पोस्ट में कहा मैं आपको पसंद करता हूं मुझे कहना है कि मैं बेवकूफ़ हूं क्योंकि मुझे कुछ नहीं समझा गया था, आप मुझे बताते हैं कि मैंने कुछ भी नहीं पढ़ा है। वैसे भी, मैं वास्तव में आपके पदों के उत्तर देने के लिए खर्च किए गए समय और प्रयास की सराहना करता हूं। बहुत बहुत धन्यवाद। मार्च 2015 में स्थिति: सदस्य 13 पदों पहले मुझे समय के लिए मझेवा का शुक्रिया अदा करते हैं और प्रयास खर्च करते हैं, यह वृक्ष एक असली मणि है, मैं एएमटी के लिए काफी नया हूँ, लेकिन मेरे पास इसे खोदने का पूरा इरादा है। भले ही गणित और श्रेष्ठ चीजें मुझे बहुत डरा देती हैं मैं वास्तव में मूल्य आधारित बिजली व्यापार को पढ़ रहा हूं, यह संभवतः मुझे कुछ समय ले लेगा और कुछ अवधारणाओं को पचाने के लिए कुछ बार फिर से पढ़ना होगा, लेकिन मेरा इरादा सभी अवधारणाओं और उन विचारों को मास्टर करना है जो लेखकों ने हमारे साथ कुछ भी पहले साझा किया अन्य। इस बीच मैंने सूचक को डाउनलोड किया है, सिर्फ एक दृश्य संदर्भ रखने के लिए, ऐसा लगता है कि अच्छी तरह से काम कर रहा है, लेकिन मैं समय को समायोजित करने का विकल्प नहीं ढूँढ सकता (जीनोटा उपयोग जीएमटी 0)। यहाँ मेरे संकेतक संलग्न छवि (इस विस्तार में करने के लिए क्लिक करें) की स्थापना इस पोस्ट में है forexfactoryshowthre 48post8558048 mzvega सेटिंग्स जीएमटी विकल्पों के साथ शायद यह विकल्प केवल quotBeta संस्करण में ही उपलब्ध है shes का उपयोग कर shes। नमस्ते पहले मुझे समय के लिए मज़ेगा का धन्यवाद करना और यहाँ खर्च करने के प्रयासों के लिए धन्यवाद, यह एक असली मणि है, मैं एएमटी के लिए काफी नया हूँ, लेकिन मेरे पास इसे खोदने का पूरा इरादा है। भले ही गणित और श्रेष्ठ चीजें मुझे बहुत डरा देती हैं मैं वास्तव में मूल्य आधारित बिजली व्यापार को पढ़ रहा हूं, यह संभवतः मुझे कुछ समय ले लेगा और कुछ अवधारणाओं को पचाने के लिए कुछ बार फिर से पढ़ना होगा, लेकिन मेरा इरादा सभी अवधारणाओं और उन विचारों को मास्टर करना है जो लेखकों ने हमारे साथ कुछ भी पहले साझा किया अन्य। इस बीच मैंने सूचक को डाउनलोड किया है, बस एक दृश्य संदर्भ के लिए। पहले आप मान रहे हैं कि सूचक 0 ग्रामटी का उपयोग नहीं कर रहा है। यह एक सांसद सूचक नहीं है एएमवीए में एकमात्र चीज सांसद सूचक के समान है, यह कि वह एक ही प्रकार के मूल्य समय प्रारूप का उपयोग करता है। मुझे नहीं लगता कि आपको पूर्ण समझ है कि ओवरले प्रोफाइल किस प्रकार बनाए हैं। एमटी 4 चार्ट एमएचपी प्लॉट ओएचएलसी टाइम सीरीज़ डेटा बनते हैं। ओएचएलसी कैंडेलेक्शिक्स amp बार चार्ट्स का उपयोग नीलामी बाजार मूल्य सिद्धांत में गैर अनुज्ञेय व्यवहार हैं। ओएचएलसी डेटा को एक प्रॉक्सीटाइम प्रारूप में फिर से स्वरूपित किया जाना चाहिए। फिर चार्ट पर प्रदर्शित यह रैखिक समय श्रृंखला डेटा (ओएचएलसी) का उपयोग करके प्लॉट किए गए ऑब्जेक्ट्स से बना नहीं है। सभी प्रोफाइल का उपयोग पैसटाइम प्रारूप में होता है जो कि रैखिक समय को साजिश नहीं करता है। सूचक के शीर्ष पर चार्ट दिखा रहा है यह चार्ट को उद्धृत नहीं किया गया है यह इसके ऊपर तैरता है प्रत्येक नई मोमबत्ती के रूप में प्रकट होने पर, चार्ट स्क्रीन के ठीक किनारे के करीब एक कदम ले जाता है। चूंकि सूचक को चार्ट पर प्लॉट नहीं किया गया है, इसलिए यह इसके ऊपर ही खुद को बदलता है। यह वॉल्यूम सूचक नहीं है वीपी ओएचएलसी डेटा से रिक्त मात्रा का उपयोग करता है। OHLC का उपयोग करके टिकटिक मात्रा कीमत पर टिक मात्रा का सही प्रतिनिधित्व नहीं है। यहां तक ​​कि अगर आप 1 मिनट के ओएचएलसी का उपयोग करते हैं, तो टिक की मात्रा की मात्रा की रिपोर्ट की गई है, कीमतों के लिए (एच-एल से 1 मिनट की दूरी) एक 50 पीईपी 1 मिनट मोमबत्ती की रिपोर्ट पूरे 50 पीपी रेंज के लिए मात्रा में टिकती है। हर व्यक्ति की कीमत पर वॉल्यूम नहीं टिकें यह एक भ्रामक और डेटा का एक गलत बयान है जिसे प्लॉट किया जा रहा है। यही वजह है कि वीपीज़ सीपीयू पर टैक्स लगाने के बिना कई मल्टीटाइम प्रोफाइल को नियंत्रित कर सकते हैं। हम दो पूरी तरह से अलग चीजों को मापने हैं विश्लेषण के लिए किसी भी ओएचएलसी समय श्रृंखला डेटा का उपयोग करना एक गैर अनुमोदित अभ्यास है। यही कारण है कि टीए नीलामी बाजार मूल्य सिद्धांत में एक गैर अनुज्ञेय अभ्यास है। अधिकांश टीए संकेतक का उपयोग करते हैं, जो टाइम सीरिज डेटा का उपयोग करते हुए डेटा एम्प ऑब्जेक्ट्स का उपयोग करते हैं यह टीए के गणितीय तरीकों नहीं है जो इसे एक गैर अनुज्ञेय प्रैक्टिस बनाते हैं, यह विश्लेषण के लिए उपयोग किए गए कोटडेटा कोट की पसंद है। वैसे भी, AMVA केवल उन डेटा का उपयोग करता है जो एक मूल्य समय प्रारूप में उद्धृत किया गया है। प्रोफाइल चार्ट के शीर्ष पर चल रहे हैं इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप जो चार्ट्स को बदलते हैं, उसमें आप बदलते हैं, प्रोफ़ाइल एक ही स्थान पर रहती है। यह सिर्फ डेटा को साजिश करने के लिए जगह उधार ले रहा है। डेटा को फिर से स्वरूपित किया गया है और फिर फ़ंक्शन प्रक्रिया का उपयोग करके प्लॉट लगाया गया है, एमटी 4 की तुलना में एक अलग भाषा का उपयोग नहीं किया जाएगा। आप जो चार्ट समय सीमा का उपयोग करते हैं, उसमें हमेशा एक ही प्रोफाइल चौड़ाई होगी सूचक केवल आपके चार्ट पर एक स्थान किराए पर लेता है। क्वांट बांडुंग फॉरेक्सफ़ैक्टरशोथथ्रे 56post5335356 हाँ कि एक बीटा संस्करण था लेकिन यह एमपी नहीं है, हम 24 घंटे डेटा का उपयोग करते हैं हम मनमानी सूचक शुरू करने के समय का उपयोग न करें यह उपयोगकर्ता पर निर्भर करते हुए डाटा क्वाट्सबजेक्टविट बनाता है। हम केवल कोटिबाइजिव मात्रात्मक उपायों की जांच चाहते हैं। संकेतक की शुरूआत समय केवल उन लोगों के लिए महत्वपूर्ण होती है जो सूचक को व्यापार करते हैं। हम व्यापारिक पैटर्न या सूचक संदर्भों की रेखाएं नहीं करते हैं। हम चार्ट प्रविष्टियों के लिए व्यापार स्थान के रूप में अपने पूर्ण मूल्यों का व्यापार नहीं करते हैं, हम बाजार को पढ़ने के लिए विश्लेषण के संदर्भों से डेटाइन्फो का उपयोग करते हैं। केवल मौजूदा कीमत प्रोफाइल के सापेक्ष है। यदि आप सोचते हैं कि मोमबत्तियों का मिलान या सूचक को समान रूप से मिलना चाहिए, तो यह अभ्यस्त होगा। प्रोफ़ाइल amp डेटा का उपयोग 0 जीएमटी। जब आप स्रोत सामग्री पढ़ते हैं तो किसी भी बुनियादी बुनियादी बातों के बारे में अपने किसी भी प्रश्न का उत्तर देने में बीमार खुश रहें। यह सूचक की रिक्शा amp आकारों से स्थापित किसी तरह के व्यापार की तलाश में एक क्वाटररिंग रणनीति नहीं है पैटर्न मान्यता। विश्लेषण का शून्य है बाजार प्रभावी नहीं हैं, बल्कि वे प्रभावी हैं - जोन्स मई 2009 में शामिल हुए स्थिति: सदस्य 1,683 डाक नीलामी बाजार: मार्केट प्रोफाइल से वैल्यू एनालिटिक्स तक: जनवरी 11, 2008 डोनाल्ड एल जोन्स सिस्को फ्यूचर्स जनवरी 2008 बाजार की प्रोफाइल की सीबीओटी उत्पाद घोषणा 1985 में मार्केट विश्लेषण में क्रांतिकारी बदलाव इंट्रा-डे मार्केट व्यवहार पर ध्यान केंद्रित किए जाने से पहले संभवतः अधिक जानकारी प्रदान की गई थी। पैटर्न मान्यता के मामले में जुड़ाव, सीबीओटी मार्केट प्रोफाइल मैनुअल ने सुझाव दिया कि विश्लेषण पहले दिन के प्रकार को पहचानने से पहले चला गया। दिन का प्रकार आधार था, यह सूचक था कि बाजार के छोटे या दीर्घकालिक व्यापारियों के नियंत्रण में कौन था। दुर्भाग्य से, दिन के प्रकार की संख्या लेखक के साथ बदलती रहती है और एक ही लेखक विभिन्न प्रकाशनों में भिन्न प्रकार के दिन प्रकारों का हवाला देते हैं। सिस्को में हम हमारे लिए पैटर्न मान्यता का काम नहीं कर सका। विकल्पों के अन्वेषण में हमने पाया कि एक दिन के प्रोफाइल में बहुत अधिक विश्वास करने के लिए यह बेहद धूर्त है। हमारी किताब में, मूल्य आधारित पावर ट्रेडिंग, 1 99 3 में हमने नोट किया कि एक ठोस प्रवृत्ति में भी एक बाजार में दिन-भिन्न रूप से भिन्नताएं थीं कि एक दिन के आधार पर प्रवृत्ति न पहचाने जाने योग्य थी। इस अवधारणा को विस्तारित करने के लिए तीन दिन के नियम (2007) का नेतृत्व किया। यह नियम, बस कहा गया है कि बाजार की स्थिति एक ही दिन के आंकड़ों से भरोसेमंद रूप से नहीं मिल सकती है। प्रोफाइल के तीन दिन एक साथ बाजार की स्थिति का और अधिक विश्वसनीय उपाय प्रदान करते हैं। प्रोफ़ाइल विश्लेषण में उस लापता लिंक ने ओवरले डिमांड कर्व (1 9 88) से शुरू करते हुए मूल्य आधारित विश्लेषण पर हमारे काम का नेतृत्व किया। (2007 की तारीखें जैसे कि सन्दर्भ पन्ने पर प्रविष्टियों को संदर्भित किया जाता है, जो तिथि के अनुसार क्रमबद्ध हैं) 1 9 85 में मार्केट प्रोफाइल मार्केट प्रोफाइल की पृष्ठभूमि (टीएम) शिकागो बोर्ड ऑफ ट्रेड के एक उत्पाद के रूप में छपी थी जो मूल्य, समय और मात्रा का उद्धरण करता है। यह 12 घंटे की पट्टी के आधार (टीपीओ) में दिखाए गए बाज़ार गतिविधि के प्रोफाइल ग्राफ़िक उत्पन्न करने के लिए वास्तविक समय की टिकी को शामिल करता है। मूल्य-गतिविधि ग्राफ़िक के रूप में प्लॉट किए जाने पर यह प्रोफ़ाइल अक्सर घंटी के आकार का वितरण करता है सीबीओटी मार्केट प्रोफाइल मैनुअल, 1 9 85 (एमपीएम 85) के साथ, घंटी के आकार का ग्राफिक का विश्लेषण करने के संदर्भ में प्रोफ़ाइल के उपयोग को बताता है दिन के समाशोधन के अंत में, तरलता डाटा बैंक (एलडीबी), किसी कीमत के स्तर पर मजदूरों पर कौन सक्रिय है, यह दिखाने के लिए सदस्य के प्रकार के अनुसार एक दिन समाप्त हो जाता है। एलडीबी वाउम डेटा प्रोफाइल मूल्य का स्रोत (प्रोफ़ाइल मान क्षेत्र) है। गाऊसी वितरण के लिए घंटी के आकार का मूल्य-गतिविधि चार्ट समानता का उपयोग बाजार के बारे में अनुमानों को आकर्षित करने के लिए किया जाता है जैसे बाजार के प्रकार (प्रवृत्ति या संतुलन) और अन्य प्रोफ़ाइल गतिशीलता के दिन (2 सूचीबद्ध), (दिन) की स्थिति एलडीबी में साफ मात्रा से प्राप्त मान के रूप में मान, वॉल्यूम प्रोफाइल के पहले मानक विचलन की सीमा है। कई संदर्भ अंक की पहचान की जाती है, विशेषकर मार्केट प्रोफाइल मैनुअल, 1991 (एमपीएम 91) में। ये संदर्भ बिंदु, फिर दिन के समय-सीमा उन्मुख, व्यापार सुविधा, प्रारंभिक संतुलन, सीमा विस्तार, पूंछ, जैसे बाजार के व्यवहार के कुछ तत्वों को समझाते हैं, जो मूल्य क्षेत्र में सबसे अधिक सक्रिय हैं और प्रयास करने की दिशा में हैं। किताब, माइंड ओवर मार्केट्स, 1 99 0, डाल्टन, एट। अल। (एमओएम), कुछ और अधिक संगठित तरीके से संदर्भ बिंदुओं को संबोधित करते हैं। घंटी के आकार की कीमत-गतिविधि वक्र से लेकर दिन के प्रकार सहित संदर्भ बिंदु, एक से अधिक व्याख्याओं की संभावना है। लक्ष्य बाजार नियंत्रण के स्रोत की पहचान करना है: स्थानीय समय जैसे व्यापारियों को जीवित बनाने के लिए व्यापार करना चाहिए और लंबी अवधि (अन्य) व्यापारियों ने सस्ते दामों की तलाश कर रहे हैं और अन्यथा व्यापार नहीं करेंगे। बाजार पैटर्नों की मान्यता के आधार पर व्याख्याएं अक्सर निर्णय कॉल होती हैं मार्केट प्रोफाइल मैनुअल, 1 9 85, बताता है कि विभिन्न बाजार रूपों को पहचानने और समझने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता हासिल करने के लिए छह महीने से एक वर्ष तक का समय लगेगा। संक्षेप में, उपयोगकर्ता से अपेक्षा की जाती है कि वह पैटर्न पहचान में कुशल हो। टिप्पणी: मार्केट प्रोफाइल का आधारभूत आधार, इसकी नींव यह है कि एलडीबी वॉल्यूम से घंटी के आकार की मात्रा में वक्र और टीपीओ से मूल्य-गतिविधि वक्र गाऊसी वितरण होता है। एक गाऊसी वितरण एक अच्छी तरह से परिभाषित रूप है, बेल आकार। दो मापदंडों (माध्य और मानक विचलन) वक्र पर सभी बिंदुओं को परिभाषित करते हैं। प्रयोगात्मक रूप से, एक गाऊसी वितरण के लिए, डेटा से माध्य और मानक विचलन दोनों पाये जा सकते हैं। समान सूत्र गैर-गाऊसी डेटा पर लागू किया जा सकता है, लेकिन जाहिर है, व्याख्याएं अर्थहीन हैं। बाजार प्रोफाइल के साथ एक समस्या यह है कि यदि डेटा की वैधता के बारे में कोई चर्चा होती है तो बेल आकार मॉडल फिट बैठता है और यदि घंटी का आकार मौजूद नहीं है तो उस दिन या दिन दोनों घंटी भागों और गैर - घंटी के आकार वाले क्षेत्रों गाऊसी वक्र के लिए फिट की गुणवत्ता के टेस्ट आँकड़ों के साहित्य (जैसे ची-स्क्वायर) में उपलब्ध हैं लेकिन सीबीओटी 1 9 85, सीबीओटी 1991 या एमओएम में उल्लेख नहीं किया गया है। एक वितरण में घंटी का आकार हो सकता है और अभी भी गाऊसी नहीं हो सकता इसका मतलब होगा कि बहुत कम से कम, प्राप्त मूल्य संदेहास्पद है। यदि मूल्य-खंड की कवच ​​बिलकुल नहीं होती है, तो यह गौशी सांख्यिकीय विश्लेषण को लागू करने के लिए स्पष्ट रूप से गलत है। चूंकि घंटी के आकार का घटता संतुलित बाजारों में होता है (और संभवत: केवल शेष में), इसलिए संतुलन की पहचान करने के लिए उपकरण होना महत्वपूर्ण है। मार्केट प्रोफाइल मैनुअल या एमओएम में कोई भी पेशकश नहीं की जाती है दूसरे, प्रस्तुत प्रोफाइल पद्धति अनिवार्य रूप से दिन का समय सीमा है बाजार की स्थिति का उपयोग वर्तमान दिन का वर्णन करने के लिए किया जाता है, मल्टी-डे मार्केट वातावरण नहीं। प्रोफाइल दिनों की एक स्ट्रिंग के सरल अवलोकन दिन-प्रतिदिन आकृति के व्यापक विविधता को दर्शाता है। यदि कोई व्यापारी यह निर्णय लेता है कि वितरण के रूप में कोई बदलाव क्या होता है तो इसका अर्थ है कि दिशा-निर्देशों का होना आवश्यक है। निश्चित रूप से, कठिनाई, प्रोफाइल आकार में लगभग असीम विविधताएं संभवतः दिन-प्रतिदिन या यहां तक ​​की अंतर-दिन होती है। एक गाऊसी वितरण से दिन के लिए मूल्य का पता लगाने की अवधारणा बाजार विश्लेषण में एक बड़ी छलांग थी। लेकिन हर दिन इतना विश्लेषण नहीं किया जा सकता है यह दुर्भाग्यपूर्ण है कि इन स्थितियों से कोई चर्चा नहीं हुई है। उदाहरण के लिए, यदि कल गाऊसी था, तो कल व्यापारी को क्या करना चाहिए, लेकिन आज यह नहीं है, लेकिन बाजार अभी भी ट्रेंडिंग नहीं है, जो पैटर्न, जो व्यापार निर्णयों पर आधारित हैं, अक्सर खराब परिभाषित होते हैं। दिवस प्रकार पहचानने मान्यता की समस्या को दिखाता है। मार्केट विश्लेषण के लिए मार्केट प्रोफाइल स्कीम में दिन का प्रकार एक प्रारंभिक बिंदु है। एक दिन का विश्लेषण प्रोफाइल फॉर्म (दिन के प्रकार) को पहचानने से शुरू होता है जो कहता है कि कौन कार्रवाई कर रहा है (कम समय सीमा या लंबी (अन्य) समय सीमा) सीबीओटी मार्केट प्रोफाइल, 1991, पीजी 4 के शब्दों में बाजार में केवल व्यवहार पैटर्न की एक सीमित संख्या होती है और यह परिमित संख्या बाजार से बाजार तक सार्वभौम है और मन से अधिक बाजार, पेज 1 9:। मार्केट प्रोफाइल को पूरी तरह से दिन के समय-सीमा में पठनीय प्रतिमानों में आना पड़ता है, जो अन्य समय-सीमा के प्रतिभागी की भागीदारी की दर से निर्धारित होता है। ये पैटर्न, जब ठीक से पहचाने जाते हैं, दिन के व्यापारियों की सफलता में वृद्धि कर सकते हैं, साथ ही साथ जानकारी प्रदान कर सकते हैं कि बाजार लंबी अवधि में क्या करने की कोशिश कर रहा है। सीबीओटी मार्केट प्रोफाइल, 1985, सूचीबद्ध दो दिन के प्रकार सीबीओटी मार्केट प्रोफाइल, 1991 में चार हैं मार्केट्स पर स्टीडल्मर, 1 9 8 9, छह पोस्ट एमओएम, 1 99 0 में नौ मार्केट्स पर 2003 Steidlmayer, पांच देता है प्रोफाइल में मार्केट्स, 2007 में, दिन के प्रकार के लिए सूचकांक वस्तु नहीं है क्षेत्र के प्राथमिक लेखक एक-दूसरे के साथ सहमत नहीं हैं या यहां तक ​​कि उन बुनियादी दिनों के प्रकारों की संख्या पर मौजूद नहीं हैं जो मौजूद हैं। लेकिन दिन का प्रकार संभवतया व्यापारी प्रकार (लघु और लंबी समय सीमा) के प्रभुत्व के क्षेत्रों को दर्शाता है और इसलिए प्रोफाइल विश्लेषण के लिए शुरुआती बिंदु है यदि छात्र दिशानिर्देश इतने चर और इतने खराब तरीके से परिभाषित किए जाते हैं तो विद्यार्थी को समग्र प्रोफ़ाइल बाजार विश्लेषण सीखने की उम्मीद कैसे की जा सकती है एक वास्तविक खतरा यह है कि बाजार प्रोफाइल पद्धति से प्रभावित बाजार विश्लेषण में क्रांति के बावजूद, यह व्यापारियों को प्रत्येक से बहुत ज्यादा उम्मीदें देता है डेटा का टुकड़ा सभी व्यापारी एक संदर्भ बिंदु लेना चाहते हैं, मान क्षेत्र या प्रारंभिक संतुलन कहते हैं, और आने वाले बाजार की गतिविधि का अनुमान लगाते हैं या बाजार के व्यवहार को समझाने और प्रोजेक्ट करने के लिए एक दिन के मूल्य की तुलना करने में सक्षम होते हैं। यदि हम आज के बाजारों की व्याख्या कर सकते हैं, जैसा कि सीबीओटी मार्केट प्रोफाइल 1991 में स्टेइडलमेयर द्वारा दिखाया गया है, तो हम अनकहा संपदा के लिए चाबी पकड़ेंगे। स्टेइडलमेयर व्यक्तिगत रूप से फर्श पर खिलाड़ियों को जानने के साथ-साथ बाजार व्यवहार के चतुर प्रेक्षक होने की एक अनूठी स्थिति में था। यह सामान्य व्यापारी की स्थिति से बहुत दूर है वास्तविकता कहती है कि आप एक जटिल वातावरण में हैं और यह बेहद संभावना नहीं है कि किसी भी एक या दो बाजार तत्वों का ज्ञान आपके सफलता का बीमा करेगा। यह प्रयोगात्मक रूप से स्पष्ट है कि एक दिन का आंकड़ा बाजार की स्थिति को मापने के लिए अपर्याप्त है। इसके अलावा, चूंकि बाजार आकृति अच्छी तरह से विकसित घंटों से पूरी तरह से दिशात्मक सीधी रेखाओं पर चलती है, इसलिए वहां कुछ उपाय होना चाहिए, जहां अंतर विश्लेषण के मूल्य के वितरण के बीच होता है और जो तब नहीं होते हैं जब कोई पैटर्न मान्यता का उपयोग करने के लिए न हो। मूल्य आधारित विश्लेषण के लिए पृष्ठभूमि, सिस्को में हमने शुरू में हॉलिविम पथ की कोशिश की और बाजार को निष्पक्ष रूप से पढ़ने के लिए असंभव पाया। किसी प्रोफ़ाइल से शुरू करना, हमें पहले से लगातार दिन के प्रकार का निर्धारण करने में परेशानी हुई थी कुछ मामलों में दिन के प्रकार स्पष्ट था, दूसरों को, बिल्कुल नहीं। एक दिन के प्रकार के बिना, जिस पर हमारे विश्लेषण का आधार था, हम बाधक थे। शुरुआती समय पर हमने एक कम्प्यूटर प्रोग्राम लिखा था जो एक दिन की कीमत इनपुट करेगा - टीपीओ डाटा और आउटपुट डे टाइप। यह एक आश्चर्यजनक रूप से कठिन कार्यक्रम था क्योंकि दिन के प्रकारों के बीच कोई तीखी सीमांकन नहीं है। हमारी उम्मीद थी कि एक बार जब हम दिन के प्रकार को स्पष्ट रूप से जानते हैं तो हम अगले दिन दिन के प्रकार और बाजार के व्यवहार के बीच सांख्यिकीय समझौते को प्राप्त करेंगे। हमें दिन का प्रकार होने में कोई सहायता नहीं मिली, अब तक अगले दिन के व्यापार का संबंध था। (1 9 86, सीआईएससीओ आंतरिक रिपोर्ट) तो, 1 9 87 तक हमारा मार्ग होलिझम से निष्पक्षता से अलग हो गया। सबसे पहले हमने पाया कि CBOT परिभाषा के अनुसार मूल्य क्षेत्र, किसी भी लेकिन CBOT बाजारों के लिए गणना नहीं की जा सकती। हमने टिक-टीपीओ, या मेटा-प्रोफाइल वैल्यू पद्धति की खोज की और अब यह उद्योग के लिए मानक है। इसके बाद हमें एहसास हुआ कि एक दिन की प्रोफाइल पूरी तरह से बाजार के संदर्भ में ही समझा जा सकती है। यानी (बहु-दिन) बाजार की स्थिति यही है, हमारे लिए बाजार की स्थिति का मतलब है कि कई दिनों के सामूहिक व्यवहार (न्यूनतम तीन)। यह हमें यह निर्धारित करने के लिए ओवरले मांग वक्र का विकास करने के लिए प्रेरित किया कि बाजार में संतुलन है या नहीं। यहां महत्वपूर्ण मुद्दा यह है कि समग्र बिंदुओं में उपयोग किए जाने वाले संदर्भ बिंदु, जैसे मूल्य क्षेत्र, मान्य नहीं हैं जब तक बाजार स्थिर नहीं होता है, यानी शेष राशि में। (1 9 88) 1 99 2 में हमने वाणिज्यिक व्यापारी और मूल्य की उनकी पहचान की जांच की। यह अध्ययन एलडीबी डेटा पर निर्भर था, जो सीटीआई 2 (वाणिज्यिक) मात्रा को प्रदर्शित करता था। यह डेटा 1 जनवरी, 2008 के बाद रिपोर्ट नहीं किया जाएगा। (1 99 2) तो हमने नमूनाकरण अवधि पर सवाल उठाया। एक 30 मिनट का समय सीमा बहुत लंबा है, बहुत कम या सिर्फ इंट्रा-डे बार के लिए सही है, जो टीपीओ के नमूना अवधि निर्दिष्ट करते हैं, बाजारों के रन-विराम प्रकृति से प्रभावित होते हैं। एक बहुत ही कम समय का नमूना, कुछ मिनटों का कहना है, शोर में हो सकता है। एक बहुत ही लंबे समय से, एक व्यापारिक दिन कहते हैं, इंट्रा-डे विस्तार से बाहर निकल जाता है। हम लगभग 25 मिनट के लिए सबसे अच्छा समय पाया, 30 मिनट की अवधि के लिए, जो मूल रूप से सीबीओटी मार्केट प्रोफाइल, 1 9 85 में स्टेइडलामेयर द्वारा चुने गए थे। तो मानक 30 मिनट का समय स्लाइस ठीक है। हमारे मेटा-प्रोफाइल इंट्रा-डे डिस्प्ले (सीएमएपीएस) पर हम 30 और 15 मिनट की दोनों प्रोफाइल पेश करते हैं - रन-टू-पॉज़ या पॉज़-टू-रन ट्रांज़िशन की नज़दीकी परीक्षा के लिए कम एक। (1 99 3) हमने दिन के कारोबार के लिए लिक्विडिटी डाटा बैंक अंतराल की जांच की। हमारी खोज: अधिकांश घंटे के व्यापारियों के लिए लगभग एक घंटे का समाशोधन विलंब बहुत धीमा है। (1 99 3) हमने दिन-प्रतिदिन धारावाहिक संबंधों के लिए ज्ञात प्रवृत्तियों की भी जांच की। यही है, एक लंबी प्रवृत्ति में दिन-प्रतिदिन स्पष्ट प्रवृत्ति होती है, हमें एक दिन से अगले दिन तक कोई सीरियल सहसंबंध नहीं मिला। दिन में दूसरे दिन दूसरे और अच्छे सहसंबंध आधार तीसरे दिन के लिए दिन। ये निष्कर्ष शेष राशि के बाद के उपायों की पुष्टि करते हैं, जिसमें शेष राशि निर्धारित करने के लिए तीन दिनों की आवश्यकता होती है। यह अध्ययन पृष्ठ 1 9 -23 की हमारी पुस्तक, वैल्यू पॉवर ट्रेडिंग, (1 99 3) पर है जब 1 9 73 में हम पैसे का प्रबंधन करना शुरू कर रहे थे, तो हम कुशल मार्केट हाइपोथीसिस में भाग गए। शिकागो स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स द्वारा आयोजित इस सिद्धांत ने अनुमान लगाया है कि सभी तकनीकी व्यापार मॉडल अमान्य सिद्धांतों पर आधारित थे। अगर सच है, हमारे व्यापार मॉडल बर्बाद किया गया था। हमने तर्क दिया कि अगर हमें बाज़ार के आंकड़ों में कोई अनुमान लगाने की संभावना मिल जाए, तो वह हाइपोथीसिस को रद्द कर देगा। हमने दिखाया है कि परिपक्व वायदा अनुबंध (सामने का महीना कम से कम 60 दिन पुराना) में एक नया अनुबंध उच्चतर होगा और अगले 10 दिनों में 82 प्रतिशत की संभावना के साथ उच्चतर उच्चतर होगा। निपुण मिशन, कुशल बाजार पूर्वोक्ति अस्वीकृत कई साल बाद दूसरों के द्वारा काम करने की पुष्टि हमारे शोध (1 9 73) सिस्को अनुसंधान में एक आवर्ती विषय है डेटा की वैधता। 1 999 -2000 में हमने 5, 10, 15 और 20 दिनों की अवधि के साथ संतुलन में सभी बाजारों की दैनिक सूची सलाह इंजन विकसित किया। शामिल किए जाने की योग्यता के लिए, 5 और 10 दिन की शेष राशि दोनों ही होनी चाहिए। संतुलित बाजारों की यह सूची अगले दिन व्यापार मार्गदर्शन के लिए है। रिपोर्ट दो भागों में है: भाग 1 दिन के अंत में शेष सभी बाजारों को सूचीबद्ध करता है। एक उप भाग 1, चयन तालिका, भाग 1 में उन वायदा हैं कि एक सिस्को स्वामित्व एल्गोरिथ्म चुनता है क्योंकि उन्हें बेहतर क्षमता है माना जाता है भाग 2 में पिछले दिन की पोस्टिंग के ब्रेकआउट की सूची है। सिस्को एक शोध डेटाबेस में दैनिक सलाह इंजन रिपोर्ट का रखरखाव करता है। (2002) एक विविधीकरण उपकरण, सलाह इंजन तालिका संतुलन की गतिशीलता के महत्व पर हमारे विचारों को जांचने के लिए एक मात्रात्मक पद्धति भी प्रदान करता है। मॉडल के बैकस्टेस्टिंग के परिणाम अत्यधिक संदिग्ध हैं। हम बजाय एक परीक्षण विधि तैयार की है जो एक मॉडल पर भरोसा नहीं करता है। सबसे पहले हम चयन तालिका से एक परीक्षण भविष्य (आम तौर पर लेकिन जरूरी नहीं) चुनते हैं। फिर हम ब्रेकआउट ट्रेडों के लिए चुने गए समय सीमा पर इतिहास के डेटाबेस खोजते हैं। ट्रेडों की परिणामी तालिका में ब्रेकआउट की तारीख, मूल्य चलाने की अधिकतम सीमा और मूल सलाह इंजन तालिका में सूचीबद्ध जोखिम दर्शाता है। संभावित रूप से ब्रेकआऊट के बाद हम अधिकतम मूल्य रन कॉल करते हैं संभावित लाभ नहीं है, यह एक सही व्यापारी व्यापार पर बनाया गया राशि है। 2005 - 2006 के लिए एक एसपी परीक्षा के लिए परिणाम हैं: लगभग 500 व्यापारिक दिनों में, शेष 268 दिन शेष थे। इनमें से 268 बैलेंस, 131 तोड़कर, 643 के औसत जोखिम और 1,22 9 की औसत क्षमता के साथ। समझे, यह एक व्यापारिक मॉडल नहीं है और 100 संभावितों को पाने के लिए आपको हमेशा शीर्ष (या नीचे) चुनना होगा। एक अच्छा व्यापारी को संभवतः 40 या 50 संभावित हो सकते हैं यह संभावित दृष्टिकोण सिद्धांतवाद के निदान के लिए है यह दिखाता है कि, एसपी के लिए, ट्रेडिंग ब्रेकआउट एक सकारात्मक रिटर्न प्रदान करता है, जो एक व्यापारी को ब्याज करने के लिए पर्याप्त है। मेरिट क्षमता की एक तस्वीर जोखिम से विभाजित, इस मामले में 1.91 है। एक ग्राहक अपनी पसंद के बाजारों के लिए डेटाबेस खोज सकता है, जैसा कि हमने उपरोक्त सपा के साथ किया था (2001) एक प्रश्न के उत्तर में, 2002 में हमने मार्केट प्रोफाइल (रिक्त मात्रा) और मेटा-प्रोफाइल के मूल्यों की तुलना में बाजारों को बदलते समय, जब एक ब्रेकआउट था हमने पाया कि कुछ अंतर थे - कभी-कभी बाजार प्रोफ़ाइल बेहतर बदलाव को प्रतिबिंबित करती है, कभी-कभी यह मेटा-प्रोफाइल होती है लेख हमारे संदर्भ अनुभाग में है (2002) इसके अलावा 2002 में, हमने दिखाया कि नीलामी मार्केट थ्योरी के साथ एक व्यापार मॉडल कैसे विकसित किया जाए। हर कोई एक मॉडल चाहता है, अधिमानतः एक है जो छोटे ड्रॉडाउन के साथ नियमित रूप से जीतता है। जैसा कि हम सभी जानते हैं, ऐसे मॉडल कम आपूर्ति में हैं लेकिन, मॉडल विकास के लिए एक उचित दृष्टिकोण है, जो कि बिक्री करने वाले कई प्रशिक्षण का पालन नहीं करते हैं। इस आलेख में मॉडल के विकास के जरिए व्यापारी को विस्तार से लिया जाता है। हम यह बात करते हैं कि मॉडल को विकसित किया जा सकता है जो नीलामी मार्केट थ्योरी के भीतर मान्य है, लेकिन व्यापार के अच्छे बिंदुओं से आप, व्यापारी से आना चाहिए। आपको शायद यह आदर्श मॉडल नहीं मिलेगा, लेकिन आप शायद अपनी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एक मॉडल विकसित कर सकते हैं। (2002) अस्थिरता कभी भी मौजूद है। सबसे अच्छा यह शोर है जो लोगों को रोकता है। सबसे खराब यह एक व्यापार को नष्ट कर देता है 2003 में लिखा गया यह आलेख, अस्थिरता की पड़ताल करता है क्योंकि यह व्यापार को प्रभावित करता है। बाजार बाजार की मानक मानक (घंटी आकार, गाऊसी वितरण) को विस्तृत कीमतों या संकीर्ण के साथ फिट कर सकता है। पैटर्न दो मामलों के लिए समान हो सकते हैं, लेकिन उच्च अस्थिरता के कारण रोके जाने की वजह से हो सकता है कि कम अस्थिरता में मामला नहीं होगा (2003) हमारे ग्राहकों को विविधता लाने के लिए प्रोत्साहित करने के हमारे प्रयास में, हमने ट्रेडिंग अवसर की अवधारणा को दोबारा गौर किया। फिर सलाह इंजन डेटाबेस का उपयोग करते हुए, हम व्यापार अवसरों का चयन करने में मेरिट की आकृति का उपयोग कैसे करते हैं। (2004) नीलामी बाजार व्यापार में स्वीकार किए जाते हैं ज्ञान यह विश्वास है कि जनता डमीज हैं कभी कभी हम हैं। सबसे खासकर जब हम अंदरूनी सूत्रों से सलाह ले रहे हैं डमी नहीं होने का एक तरीका बाजार को समझना है मान विश्लेषण आपको निष्पक्ष रूप से बाजारों को देखने के लिए तैयार कर सकते हैं। यह गारंटी नहीं दे रहा है कि आप जीतेंगे, लेकिन यह बीमा करता है कि आप ऊन के लिए कठिन हैं साइट पर लेख (2004) बाजार का दूसरा मौका दूसरा तथ्य इस तथ्य के चारों ओर घूमता है कि बाजार लगातार चलने और रोकता है, लगातार और कई समय सीमा पर। यह 2007 (उपरोक्त) में रन-पॉज़ पर आलेख को जोड़ता है। मुद्दा यह है कि बाज़ारों के रन-पॉज प्रकृति आपको छोड़ने के लिए कहती है अगर आप कोई व्यापार नहीं भूलते हैं, तो यह फिर से आ सकता है। मोटे तौर पर, एक बाजार प्रति दिन लगभग तीन रन-पॉज़ चरणों प्रदान करता है। (2004) मार्केट प्रोफाइलमेटा प्रोफाइल इतिहास 1985 - 2004 एक समीक्षा है (2004) नीलामी मार्केट वैल्यू थ्योरी, हम मानते हैं, नीलामी बाजारों का पहला व्यापक सिद्धांत। इक्विटीज (कैपिटल मार्केट थ्योरी, या सीएपीएम) के लिए शार्पे-मार्कोविट्स गौशी वितरण सिद्धांत को लंबे समय के लिए अर्थशास्त्रीों ने आयोजित किया है। उनका विचार था कि बाजार एक संतुलन ढांचा गलत साबित हुआ है। स्टेइडलमेयर और कोय, मार्केट्स एंड मार्केट लॉजिक ने बाजारों के बारे में कई खूबसूरत अंतर्दृष्टि लायी और वे कैसे काम करते हैं लेकिन उनके काम में कोई उद्देश्य सिद्धांत नहीं है। संभवत: सीएपीएम के साथ समस्याओं का सबसे व्यापक अध्ययन यही है कि स्टॉक मार्केट्स क्रैश, सोर्नेट द्वारा। इस अध्ययन ने हमें स्वयंसिद्ध आधारित सिद्धांत विकसित करने के लिए साहस दिया। (2005) नीलामी बाजार मूल्य सिद्धांत से आने वाले पहले निष्कर्षों में से एक था बाज़ार इकाई बाजार चक्र, संतुलन, प्रवृत्ति, संतुलन, प्रवृत्ति, आदि का एक विस्तृत अध्ययन है। यह दिखाया गया था कि एक संतुलन - प्रवृत्ति - संतुलन चक्र चार दिन, सत्रह दिन या किसी अन्य अवधि का हो सकता है। इस अवधि के लिए कोई नियमितता नहीं है। एक पहला निष्कर्ष यह है कि मानक चलती औसत चिकनाई सिर्फ गलत है क्योंकि कोई चिकना करने के लिए कोई आंतरिक चक्र नहीं है ऊपर का नया संस्करण: वित्तीय बाजार नीलामी बाजार मूल्य सिद्धांत (2005) मार्केट वेव्स साइकिल नहीं हैं, मार्केट यूनिट का एक आवेदन है। तकनीकी विश्लेषण के पते - तकनीकी विश्लेषण की हानि के लिए (2005) मेटा-प्रोफाइल फॉर डे ट्रेडिंग ट्रेडिंग नीलामी सिद्धांत का दूसरा अनुवर्ती है। (2005) मेटा और मार्केट प्रोफाइल की तुलना करते हुए मार्केट वैल्यू के साथ डे ट्रेडिंग एक निरंतरता अध्ययन है। (2005) बाज़ार डू नॉट टर्न ऑन ए डेम उस समय की जांच करता है जब बाजार अपने दिमाग को बदलता है। आमतौर पर यह कई टीपीओ अवधि है (2005) इंट्रा-डे सूचना के लिए सेट अप और मेटा-प्रोफाइल के लिए विज़ुअल ग्राफ़िक के संयोजन का एक उदाहरण, यह विज़ुअल ग्राफ़िक (516) का उपयोग करते हुए एक रणनीति विश्लेषण का उदाहरण है और फिर वर्तमान दिन प्रोफ़ाइल यह दो दिन का पहला सेट है। (2005) 517 के दृश्य ग्राफ़िक के लिए फॉलो-अप (518 पर ट्रेडिंग)। (2005) डे ट्रेडिंग ट्रेडिंग लंदन सब्विए विस्फोट झुंड वृत्ति व्यापार में एक अध्ययन है। मूल्य व्यापारी के लिए बहुत बड़ी क्षमता थी (2005) पैटर्न दिवस ट्रेडिंग बेल आकार के वितरण का उपयोग बाद में डायलॉग ऑन टू सिस्टम्स (2007) द्वारा इसे बहुत ज्यादा मिलाया गया है। (2005) पिवोट पॉइंट्स और कैंडलेस्टिक्स आलोचकों। प्रोफाइलवल्यू सिद्धांत के आधार पर इन व्यापारिक तरीकों में से बहुत ज्यादा उपयोगिता नहीं है (2005) तीन प्रमुख नीलामी बाजार की खोज वित्तीय बाजार नीलामी बाजार मूल्य सिद्धांत की मूल बातें तलाशती है (2005) वित्तीय बाजार नीलामी बाजार मूल्य सिद्धांत (2005) प्राकृतिक गैस ट्रेडिंग पर पाँच बिलियन डॉलर का नुकसान मूल्य सिद्धांतों के अनुसरण करने के बजाय इसे विंग के बिंदु पर एक अध्ययन है। (2006) सलाहकार इंजन के साथ ड्रॉडन अध्ययन ताज़ा जानकारी। ड्रॉडाउन माप सलाह इंजन रिकॉर्ड पर आधारित है। अपनी ऊपरी और निचली सीमाओं और जोखिम के साथ संतुलन, एक दिन सूचीबद्ध किया गया है और यह देखने के लिए अगले दिन की जाँच की गई कि क्या ब्रेकआउट हुआ। यदि वे बाहर तोड़ देते हैं, तो दौड़ के संभावित (कितना दूर ब्रेकआउट के बाद हुआ) मूल जोखिम से तुलना की गई है। यह सलाह इंजन विधि की वैधता का एक उपाय है। जबकि एक व्यापार मॉडल नहीं है, जोखिम की तुलना में संभावित का औसत आकार, तालिका में चयन की वैधता का एक उद्देश्य उपाय है। यह सिद्धांत उपाय का एक प्रमाण है: यानी मैं सलाहकार डेटा डेटा से एक मॉडल का विकास करने के लिए समय बिताना चाहता हूं एक व्यापारी को एक पद्धति से एक मॉडल विकसित करने का एक अवसर मिलता है जो सिद्धांत परीक्षण (2006) सलाह इंजन खोज पृष्ठभूमि जानकारी शॉर्ट टर्म कंसेशन भागो-रोकें भीड़ विश्लेषण बहुत ही अल्पकालिक, 15 से 45 मिनट के लिए पेश किया गया है। प्रत्येक व्यापारिक दिन में औसत तीन रन-पॉज़ चक्र हैं। ट्रेडिंग निर्णय लेने से यह जानने के लिए सहायता मिलती है कि बाजार अंतर-दिन क्या कर रहा है। (2007) रन पॉज़ प्रोफाइल (टीएम) वैल्यू एनालिटिक्स प्रोफाइल विश्लेषण में एक बड़ा बदलाव प्रदान करता है। हेरेटोफ़ोर प्रोफाइल विश्लेषण मुख्य रूप से दिन उन्मुख था। अब प्रोफाइल संदर्भ बिंदुओं को प्रवाह चर के रूप में माना जाता है कि वे पिछले तीन दिनों में कैसे बदलते हैं, उनके नवीनतम दिन के मूल्य से अधिक महत्वपूर्ण है। How can this be It is simply that short-timeframe, intra-day situations can quickly develop and as quickly fade away not affecting the overall market condition at all. A blip here today, gone tomorrow. (2007) Value Analytics: A New Departure in Profile Analysis Value Analytics Background The Three Day Balance Rule requires a three consecutive day set of data to define balance. (2007) Profile Value Area Three Day Rule Dialogue on the Two Systems compares holism in the basic profile analyses with the objectivism of critical value analysis as in the Three Day Rule. (2007) The common thread running through all our studies is validity of the data . If trading is to be a science, the data used in the analyses must be valid . The original Market Profile analyses, and still today, treats any calculated value area as a valid measure of value with further analyses proceeding from that assumption. But our work on Market Condition has shown that a one day snapshot profile may not be representative of a market and often is not. Consequently, relying on simple reference points (point of control, value area) can give a totally misleading read of a market. If your data is not valid, how can you possibly succeed by following it Markets are not efficient, rather they are effective - Jones Hi Mrs. Vega. First of all. Huge amount of work you did here. धन्यवाद। I wanted to post that GBPJPY chart yesterday. But since I am half way through this thread and not even half-way thru this journey I felt posting it would be way too bold at this stage. Also it might be just simple luck. I have read MOM and M - in - P, about to finish VBPT. I will take my time before I make any comments. However I would appreciate Some clues regarding this Export function in this MP-multi composite profiles indi. that does not appear to be working. Its good to hear you have read MOM. M in P, is not one I usually recommend as it is imo ambiguous at best. However, as you read VBPT you should have realized by now that VBPT is about quotwhyquot we do not use MP methodology. You dont want to learn how to trade using MP. You want to understand its quotdirectional performance analysisquot used for daily EOD analysis. You want to understand each of its references. MOM is used for understanding the behavior of each of the different market participants. As well as the references and what it is they measure. With each of the references fully understood, then vbpt starts to process of how to organize, read, and use that info for analysis. The export feature works fine using both builds. The step by steps instructions can be found in several places throughout the thread. I myself have posted the info, more than once, as well as others. Markets are not efficient, rather they are effective - Jones