ตัวอย่างที่ 5

วิ่งรุ่น ChaosHunter ในผู้ซื้อขาย NeuroShell ไฟล์ข้อมูล: hd. csv ไฟล์แบบ: hd. md การตั้งค่าไฟล์: hd. work (โหลดโดยอัตโนมัติใน ChaosHunter เมื่อคุณโหลดไฟล์รุ่น) หากคุณเป็นเจ้าของ NeuroShell ซื้อขาย Professional หรือ NeuroShell DayTrader มืออาชีพ (รุ่น 5.5 หรือสูงกว่า) คุณสามารถใช้โปรแกรมเหล่านั้นการส่งออกข้อมูลซึ่งอาจจะนำมาใช้ใน ChaosHunter และการดำเนินการและการค้าในรูปแบบ ChaosHunter ในเวลาจริง นอกจากนี้คุณยังอาจใช้ประวัติศาสตร์คำคมโปรแกรมดาวน์โหลดมาพร้อมกับ ChaosHunter ที่จะได้รับข้อมูลจาก Yahoo! Finance, QuoteMedia และ Google การเงิน ข้อมูลการส่งออกและตัวชี้วัดจาก NeuroShell ซื้อขาย ทั้งผู้ซื้อขาย NeuroShell รุ่นมืออาชีพ (NSTP) ข้อมูลออกสามารถในข้อความหรือรูปแบบไฟล์ ASCII ซึ่ง ChaosHunter อ่าน คุณสามารถส่งออกจำนวนของตัวชี้วัดใด ๆ เช่นเดียวกับราคาเปิดของแต่ละแถบโดยใช้เครื่องมือ NeuroShell - & gt; ส่งออกแผนภูมิ / เมนูข้อมูล เพียงแค่เลือกผังค่าข้อมูลและการส่งออกไฟล์ปลายทาง ค่าเปิดเป็นสิ่งสำคัญเพราะ ChaosHunter จะคำนวณกำไรสำหรับรุ่นขึ้นอยู่กับการเข้าสู่การค้าบนเปิด จากนั้นให้แน่ใจว่าจะเลือกส่งออกแฟ้มสำหรับหน้าแผนภูมิปัจจุบันเท่านั้นเพราะ ChaosHunter ก็จะดำเนินการอย่างใดอย่างหนึ่งหุ้น (หรือปัญหาอื่น ๆ ) ในเวลา ไฟล์ Intraday ถ้าคุณส่งออกแฟ้มข้อมูลระหว่างวันจาก NeuroShell ซื้อขายและบันทึกเป็นพื้นที่ที่แยกไฟล์ ASCII (ส่วนขยาย. txt) ไฟล์จะไม่สามารถอ่านได้อย่างถูกต้องใน ChaosHunter เพราะนี่คือ NeuroShell ซื้อขายแทรกช่องว่างระหว่างวันที่และเวลาของแถบ ผลที่ได้คือข้อมูลที่ไม่ปรากฏในคอลัมน์ที่ถูกต้อง การแก้ปัญหาคือการบันทึกไฟล์ที่ส่งออกจาก NeuroShell ซื้อขายเป็นทั้งคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาคไฟล์ ASCII (ส่วนขยาย. csv) หรือแท็บแยกไฟล์ ASCII (ส่วนขยาย. prn) ถ้าคุณกำลังใช้รายวันรายสัปดาห์รายเดือนหรือไฟล์ปัญหานี้ไม่ได้เกิดขึ้น บันทึกแผนภูมิ NSTP คุณได้ทำเพราะมันจะง่ายต่อการใส่รูปแบบ ChaosHunter ของคุณลงในแผนภูมิเดียวกันนี้ในภายหลัง แฟ้มข้อมูลเปิดใน ChaosHunter และสร้างแบบจำลอง ตอนนี้ใน ChaosHunter โหลดไฟล์ที่ถูกส่งออก โปรดทราบว่าในการเริ่มต้นของไฟล์ตัวชี้วัดที่บางคนอาจมีค่าของเครื่องหมายดอกจัน (*) ทั้งในและ NeuroShell ChaosHunter นี้หมายถึงค่าจะหายไปซึ่งมักจะเกิดขึ้นเนื่องจากไม่เพียงพอบาร์ที่มีอยู่ยังไม่ได้คำนวณตัวบ่งชี้ที่มีบางส่วนพารามิเตอร์ lookback ขอแนะนำให้คุณบอก ChaosHunter ที่จะข้ามแถวข้อมูลดังกล่าวโดยการเลือกปุ่มที่เหมาะสมที่ด้านล่างของแท็บอินพุต ChaosHunter แฟ้มข้อมูลเดิมแสดงใน ChaosHunter เริ่มต้นด้วยแถวที่มีข้อมูลที่ขาดหายไป เลือกข้อมูลและตัวชี้วัดที่คุณต้องการ ChaosHunter เพื่อใช้ในการสร้างสูตร ChaosHunter คำนวณกำไรขึ้นอยู่กับการเข้าสู่การค้าที่เปิดเพื่อที่จะถูกเลือกเป็นเอาท์พุทในรูปแบบการซื้อขาย หมายเหตุเครื่องหมายสำหรับการปรับค่าการป้อนข้อมูลที่มีการเปิดการสร้างแบบจำลองที่ถูกต้องมากขึ้น เราตัดสินใจที่จะใช้กลยุทธ์การซื้อขายที่คำนวณค่าที่เมื่อเทียบกับเกณฑ์ในการที่จะทำให้การซื้อ / ขายการตัดสินใจ นอกจากนี้เรายังมีการตรวจสอบการกลับรายการทรูเพื่อให้ออกจากการค้ายาวอัตโนมัติจะเข้าสู่การค้าในระยะสั้นและทางกลับกัน สร้างแบบจำลอง การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้กลยุทธ์วิวัฒนาการ ChaosHunter สร้างสูตรที่ใช้ดัชนีปริมาณเชิงลบและตัวบ่งชี้ CCI เช่นเดียวกับที่ใกล้ชิดและเป็นค่าคงที่ ขั้นตอนต่อไปคือการบันทึกสูตรที่ดังนั้นจึงอาจถูกใช้โดยผู้ซื้อขาย NeuroShell ใช้เมนู File และเลือกบันทึกรุ่น แต่ต้องแน่ใจว่าจะจำหรือเขียนลงที่คุณบันทึกมันเพราะรูปแบบไฟล์ที่มีนามสกุล:.md จะต้องถูกคัดลอกไปยังโฟลเดอร์แม่แบบของผู้ซื้อขายโฟลเดอร์ของคุณ NeuroShell จนกว่าคุณจะมีบันทึกไว้ แต่เดิม หลังจากที่รูปแบบไฟล์ที่มีนามสกุล:.md จะถูกเก็บไว้หรือคัดลอกไปยังโฟลเดอร์ NeuroShell ซื้อขายแม่แบบคุณพร้อมที่จะโหลดรูปแบบเข้า NSTP โหลดขึ้นแผนภูมิที่คุณได้บันทึกไว้ก่อนหน้านี้เพราะมันอยู่แล้วรวมถึงตัวชี้วัดทั้งหมดที่คุณใช้เป็นปัจจัยการผลิตรูปแบบ ChaosHunter ของคุณ ไปที่เมนูแทรกและเลือกตัวบ่งชี้ใหม่ ประเภทที่คุณต้องการคือโปรแกรมภายนอกและโทรห​​้องสมุดซึ่งมักจะอยู่ด้านล่างของรายการ ขอให้สังเกตว่ามีสามตัวชี้วัด ChaosHunter คุณสามารถใส่ถ้าคุณได้สร้างผลกำไรตามรูปแบบ: ChaosHunter เอาท์พุท - นี่คือมูลค่าที่แท้จริงของสูตร ChaosHunter สัญญาณ - นี่คือการซื้อหรือขายสัญญาณที่ผลิตโดยการเปรียบเทียบการส่งออกไปยังซื้อ / ขายใกล้เคียง ChaosHunter ทุน - นี้จะแสดงให้เห็นถึงผลรวมของกำไรที่ทำโดยรูปแบบ เพียงเอาท์พุทโกลาหลสามารถใช้ได้จนกว่าคุณจะได้ทำกำไรตามรูปแบบ ถ้าไม่ NeuroShell จะแจ้งให้ทราบว่าคุณจะเลือกรูปแบบการทางวิทยาศาสตร์เมื่อคุณพยายามที่จะแทรก ChaosHunter สัญญาณหรือตัวชี้วัด ChaosHunter ทุน แบบจำลองทางวิทยาศาสตร์ดังกล่าวยังสามารถนำมาใช้เพื่อการค้า อ้างถึง ChaosHunter กับ NeuroShell ซื้อขายสำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการใช้รูปแบบการแสดงผล ChaosHunter สัญญาณ ในตัวอย่างนี้เราใช้สัญญาณ ChaosHunter ซึ่งจะบอกคุณว่าคุณควรจะเข้าหรือออกจากตำแหน่งยาวหรือสั้น เมื่อคุณใส่ ChaosHunter บ่งชี้สัญญาณใน NeuroShell ซื้อขายที่คุณต้องกรอกในช่องว่างในพารามิเตอร์ตัวบ่งชี้คือคุณต้องบอก NeuroShell ซื้อขายที่ใช้สูงในการคำนวณ ChaosHunter ซื้อขายสัญญาณจะมีค่าเท่ากับกระแสข้อมูลที่สูงใน NeuroShell แผนภูมิซื้อขาย เดียวกันเป็นจริงสำหรับทุกตัวชี้วัดรวมเป็นปัจจัยการผลิตสูตร ราคามีการตั้งค่าการเปิดค่าที่ใช้ในการคำนวณกำไรสำหรับรุ่นที่เข้ามาอยู่บนพื้นฐานของการค้าที่เปิด คุณสามารถตรวจสอบสัญญาณการซื้อขายในกลยุทธ์การซื้อขายตัวช่วยสร้างการตัดสินใจเกี่ยวกับเมื่อเข้ารับตำแหน่งแทนของการเปรียบเทียบเอาท์พุท ChaosHunter เพื่อเกณฑ์ สัญญาณโดยปริยายรู้เกี่ยวกับเกณฑ์ กฎรายการยาวใช้ตัวบ่งชี้ความสัมพันธ์ A = B, โดยที่ A เป็นตัวบ่งชี้สัญญาณ ChaosHunter และ B = 1 กฎรายการสั้นกำหนดค่าเป็น -1 ถึงบีเมื่อเราสร้างขึ้นในรูปแบบ ChaosHunter เราระบุกลับจริง . สัญญาณเริ่มออกที่ 0 แต่เมื่อเริ่มซื้อขายมันจะไปโดยตรงระหว่าง 1 และ -1 โดยที่ไม่เคยกลายเป็น 0 อีกครั้ง ในกรณีนี้สวิทช์ของสัญญาณโดยปริยายสัญญาณออกจากตำแหน่งพร้อมกันในปัจจุบันมีรายการที่อยู่ในตำแหน่งตรงข้าม เพราะเราระบุการกลับรายการจริงใน ChaosHunter ใน NeuroShell ซื้อขายที่เราเปิดตัวเลือกสำหรับยาว / รายการสั้นอยู่ที่มีอยู่สั้น / ระยะยาวบนแท็บการซื้อขายในพารามิเตอร์กลยุทธ์การซื้อขาย นี้มั่นใจได้ว่าผลที่ได้จะเหมือนกัน ยังทราบว่า ChaosHunter สัญญาณจะแตกต่างจากตัวบ่งชี้ NeuroShell ตำแหน่งผู้ซื้อขายเพราะ ChaosHunter สัญญาณการเปลี่ยนแปลงค่าในบาร์ก่อนตำแหน่งคือการเปลี่ยน ใน NeuroShell สัญญาณตำแหน่งที่ไม่เปลี่ยนแปลงจนกว่าตำแหน่งใหม่ได้รับการป้อนจริง สัญญาณ ChaosHunter ดังนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายที่จะใช้เมื่อการสร้างแผงของผู้เชี่ยวชาญหรือระบบทั้งมวลใน NeuroShell ที่กลยุทธ์โดยรวมทำให้การตัดสินใจขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับจำนวนของระบบอื่น ๆ ChaosHunter ทุน หากคุณใส่ลงไปในตัวบ่งชี้นี้แผนภูมิคุณจะเห็นเส้นโค้งส่วนได้เสียจากจุดเริ่มต้นของแผนภูมิ มันจะแตกต่างกันเล็กน้อยกว่าโค้งส่วน NeuroShell เพราะ NeuroShell รีสตาร์ทโค้งและสถิติ ณ วันสิ้นงวดการเพิ่มประสิทธิภาพและในตอนท้ายของระยะเวลาการซื้อขายกระดาษ (ถ้ามี) นอกจากนี้เส้นโค้งส่วน NeuroShell มีการเข้าถึงทั้งราคาเปิดและปิดและสามารถคำนวณส่วนได้เสียอยู่บนพื้นฐานของแถบปิดแต่ละ ChaosHunter มีเพียงหนึ่งกระแสของราคาในโปรแกรมหลัก (เปิดจะแนะนำ) ดังนั้นจะมีความแตกต่างกันเล็กน้อยในโค้งส่วนได้เสียตามวิธีการที่แตกต่างกันสอง คำเตือนเกี่ยวกับผลที่แตกต่างกันในข้อ ChaosHunter NeuroShell ซื้อขายมืออาชีพ หากคุณส่งออกไฟล์ข้อความจาก NeuroShell ซื้อขายสำหรับการประมวลผลใน ChaosHunter, แฟ้มข้อมูลป้อนข้อมูลของคุณอาจมีข้อมูลที่ขาดหายไปโดยปกติการทำเครื่องหมายดอกจัน (*) มีความแตกต่างในวิธีการและ ChaosHunter NeuroShell ซื้อขายดำเนินการรูปแบบการค้าที่ดีที่สุดในชุดข้อมูลดังกล่าวเป็น ตัวอย่างเช่นสมมติว่าแฟ้มข้อมูลมี 5 คอลัมน์ปัจจัยการผลิตทั้งหมดที่มีจำนวนของดอกจันบางที่นี่และมี ไม่มาก แต่คิดว่าไม่มีคอลัมน์มีข้อมูลที่สมบูรณ์ในนั้น ในอินเตอร์เฟซ ChaosHunter บนแท็บอินพุตคุณเลือกทั้งหมด 5 คอลัมน์เป็นปัจจัยการผลิตที่มีศักยภาพสำหรับสูตร คุณตรวจสอบตัวเลือกที่จะข้ามไปแถวที่มีค่าที่ขาดหายไป ในช่วงเริ่มต้นของการเพิ่มประสิทธิภาพโปรแกรมเอาแถวทั้งหมดที่มีข้อมูลที่ขาดหายไปในทุก 5 การตรวจสอบคอลัมน์ หลังจากที่รูปแบบที่เหมาะใน ChaosHunter คุณเสียบเข้ากับผู้ซื้อขาย NeuroShell และแจ้งให้ทราบว่ามันก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่แตกต่างกันเล็กน้อย (เอาท์พุทสูตรดิบสัญญาณการซื้อขายส่วนสุดท้าย) เมื่อเทียบกับสิ่งที่คุณเห็นใน ChaosHunter เหตุผลก็คือว่าสูตรสุดท้ายของคุณอาจมีปัจจัยการผลิตที่น้อยลงกว่าที่คุณทำเครื่องหมายบนแท็บอินพุต ตัวอย่างเช่นสมมติว่าสูตรสุดท้ายวิวัฒนาการที่มีเพียงหนึ่งป้อนข้อมูลของทั้ง 5 ปัจจัยการผลิตที่มีศักยภาพ พ่อค้า NeuroShell แม่แบบแล้วขอให้คุณเพียงหนึ่งชุดเวลาการป้อนข้อมูล (นอกเหนือจากราคาชุดเวลา) เมื่อยิงดังกล่าวบ่งชี้, NeuroShell เอาจากแถวที่พิจารณาโดยเฉพาะอย่างยิ่งการป้อนข้อมูลที่มีข้อมูลที่ขาดหายไป มันไม่ได้ลบแถวที่มีข้อมูลที่ขาดหายไปในส่วนที่เหลืออีก 4 ปัจจัยการผลิตที่มีศักยภาพเพราะพวกเขาจะไม่เป็นส่วนหนึ่งของสูตร NeuroShell รู้อะไรเกี่ยวกับปัจจัยการผลิตที่มีศักยภาพเหล่านั้น เป็นผลให้เกิดเพลิงไหม้ตัวบ่งชี้ที่มีการป้อนข้อมูลที่แตกต่างกัน (มีแถวมากกว่าในช่วงที่มีการเพิ่มประสิทธิภาพ) และสูตรผลลัพธ์ที่แตกต่างกันเล็กน้อยซึ่งอาจก่อให้เกิดสัญญาณซื้อขายใหม่หรือสัญญาณซื้อขายที่จะเปลี่ยนหรือหายไป นี้อาจเป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสูตรพัฒนาไปพร้อมกับชี้วัดทางเทคนิครวมเพราะพวกเขามองย้อนกลับไปในช่วงเวลาที่มีแถวที่ขาดหายไปมากขึ้น มันควรจะตั้งข้อสังเกตว่า ChaosHunter ตัวเองต้องใช้ปัจจัยการผลิตทุกรุ่นที่จะนำเสนอในแฟ้มข้อมูลเมื่อยิงแบบ รูปแบบที่จำได้ว่าปัจจัยการผลิตทั้งหมด (รวมถึงปัจจัยการผลิตที่มีศักยภาพทั้งหมด) ที่มันถูกปรับให้เหมาะสม ถ้าใด ๆ ของปัจจัยการผลิตรูปแบบจะหายไปจากแฟ้มข้อมูลโปรแกรมจะออกคำเตือนว่าปัจจัยการผลิตที่หายไปและจะไม่ยิงแบบ เพื่อให้แน่ใจว่าผลของการเพิ่มประสิทธิภาพของเซสชั่นที่ตรงกับผลที่เกิดจากการยิงแบบ คลิกที่นี่สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานในรูปแบบ ChaosHunter ซื้อขาย NeuroShell