평균트루범위 지표

마지막 업데이트: 2022년 5월 6일 | 0개 댓글
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True Corporation PCL (TRUE)

간단한 개요 추천서-True Corporation PCL 주식에 대한 강한 매입, 매입, 강한 매도, 매도 또는 중성 신호. 이동 평균 구매/판매 신호(5, 10, 20, 50, 100과 200기간의 단순 그리고 지수 이평선)와 일반적인 차트 지표(RSI,Stochastics,StochRSI,MACD,ADX,CCI,ROC,Williams %R,Ultimate 와 그이외)와 매입, 매도, 과매입, 과매도 또는 중성 신호를 통하여 자세한 기술적 분석에 접속할수 있습니다. 게다가 Standard, Fibonacci, Camarilla, Woodie's와 Demark에 대한 피봇 포인트 수준을 제공하여 드립니다. 모든 TRUE 주식 기술적 연구는 서로 다른 시간의 범위에서 모두 사용이 가능합니다.

피봇 포인트 2022년 07월 29일 01:25 GMT

종목 S3 S2 S1 피봇 포인트 R1 R2 R3
클래식 4.60 4.63 4.66 4.69 4.72 4.75 4.78
피보나치 4.63 4.65 4.67 4.69 4.71 4.73 4.75
카마리야 4.66 4.67 4.67 4.69 4.69 4.69 4.70
우디스 4.58 4.62 4.64 4.68 4.70 4.74 4.76
디마크스 - - 4.67 4.70 4.73 - -

기술적 지표 2022년 07월 29일 01:25 GMT

이동평균 2022년 07월 29일 01:25 GMT

의견을 통해 다른 사용자들과 교류하고 , 관점을 공유하고 , 저자와 서로 간에 의문점을 제시하시기를 바랍니다 . 하지만 , 저희 모두가 기대하고 소중히 여기는 높은 수준의 담화를 유지하기 위해 , 다음과 같은 기준을 기억하시기 바랍니다 :

  • 풍성한 대화 나누기.
  • 주제에 집중하기. 토론 주제와 관련된 것만 게시합니다 .
  • 존중하기. 부정적인 의견도 긍정적이고 세련되게 표현할 수 있습니다 .
  • 표준어 사용 : 문법에 맞춰 글을 작성합니다 .
  • 주의사항: 의견에 포함된 스팸이나 홍보용 메시지 및 링크는 제거될 것입니다 .
  • 저자나 다른 사용자에 대한 욕설,비방,또는 인신공격은 삼가하시기 바랍니다.
  • 대화를 독점하지 마십시오. 열정과 소신에 감사드립니다 . 다만 다른 분들에게도 자신의 생각을 표현할 기회를 드리고자 합니다 . 의견은 간결하고 사려 깊게 제시하시고 다른 사람이 불편해 할 수 있음으로 같은 의견을 되풀이하지 마시기 바랍니다 . 이야기나 포럼을 독차지하는 사람에 대한 불만이 접수될 경우 , 해당 사이트에서 그 사람을 금지할 수 있습니다 .
  • 의견은 한글로 작성해주세요 .

스팸 또는 비방글은 사이트에서 삭제될 것이며 Investing.com 의 결정에 따라 추후 댓글 등록이 금지될 것입니다 .

TRUE 토론

%USER_NAME%(을)를 정말로 차단하시겠습니까?

그렇게 하면, 귀하와 %USER_NAME%(은)는 서로의 Investing.com 게시물을 볼 수 없습니다.

%USER_NAME%(은)는 차단 명단에 추가되었습니다.

방금 이 사람을 차단해제하였으므로 48시간 평균트루범위 지표 이후에 차단을 재개할 수 있습니다.

나는 이 의견이 다음과 같다고 생각합니다:

귀하의 보고는 검토를 위해 조정자에게 보내졌습니다.

코스피지수2,451.50+16.23+0.67%
코스피200 선물 (F)323.45+0.65+0.20%
US 5004,130.3+57.9+1.42%
US Tech 10012,953.7+235.8+1.85%
DAX13,484.05+201.94+1.52%
닛케이27,801.64-13.84-0.05%
미국 달러 지수105.707-0.529-0.50%
1,764.00+13.70+0.78%
20.335+0.467+2.35%
브렌트유104.00+2.17+2.13%
WTI유98.30+1.88+1.95%
천연가스8.286+0.152+1.87%
구리3.5920+0.1175+3.38%
미국 옥수수618.50+3.50+0.57%
달러/원1,303.28+7.26+0.56%
유로/달러1.0226+0.0030+0.29%
브라질 헤알/원251.93+1.78+0.71%
엔/원9.7840+0.1373+1.42%
파운드/달러1.2176+0.0007+0.06%
태국 바트/원35.903+0.372+1.05%
달러/엔133.21-1.08-0.80%
애플162.47+5.12+3.25%
알리바바 ADR89.37-11.18-11.12%
트위터41.61+0.72+1.76%
알코아50.89+1.81+3.69%
뱅크오브아메리카33.81+0.49+1.47%
코카콜라64.17+0.11+0.17%
엑슨모빌96.93+4.29+4.63%
종목가격변동변동 %
TRUE4.74 +0.14 +3.04%
종목 종가 변동 % 거래량
현대로템 26,550 +6.41% 15.82M
삼성전자 61,400 -0.81% 15.03M
한화에어로스페이스 64,400 +19.93% 10.53M
한화솔루션 43,800 +3.67% 9.30M
SK하이닉스 97,900 -1.51% 3.87M
LG엔솔 422,000 +1.56% 707.90K
삼성SDI 569,000 -1.56% 599.58K
종목 종가 변동 % 거래량
대명에너지 19,100.00 +29.93% 4.20M
압타바이오 22,000 +29.79% 4.33M
센트랄모텍 20,300 +29.71% 2.97M
현대에너지솔루션 50,500 +23.77% 4.07M
한화에어로스페이스 64,400 +19.93% 10.53M
세림B&G 4,150 +19.42% 51.20M
한창 1,100 +18.92% 64.70M
평균트루범위 지표
종목 종가 변동 % 거래량
실리콘투 3,155 -16.20% 6.55M
렌딩머신5,100 -15.00% 0.04K
이비테크 5,840 -14.99% 0.08K
테크엔 620 -14.95% 0.01K
베른 610 -14.69% 2.54K
정원엔시스 2,115 -12.78% 2.89M
파워풀엑스 1,135 -12.69% 0.05K

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자료의 분포를 나타내는 통계지표

우리가 갖고 있는 데이터를 가장 잘 대표하는 값 하나를 뽑으라면 평균이라고 생각합니다. 평균을 구하는 방법은 각각의 데이터를 더한 후, 데이터의 갯수만큼으로 나줘주면 됩니다.

Q. 중간고사의 평균은 어떻게 될까요?

평균을 구한다는 것은 우리가 가진 데이터 분포의 가운데가 어디인지를 구한다고 생각하면 됩니다. 다음의 그래프를 생각해봅시다.

빨간색 세로선은 중간고사 점수에서 평균의 위치를 나타냅니다.

중앙값 (median)

통계에는 분포의 가운데를 나타내는 지표가 하나 더 있습니다. 바로 중앙값 입니다. 중앙값은 말 그대로 자료를 순서대로 나열한 후 정중앙에 위치한 데이터를 찾아 보여줍니다.

Q. 그렇다면 중간고사의 중앙값은 어떻게 될까요?

중앙값이 평균보다 살짝 큽니다만, 평균과 중앙값이 거의 같아서 분포의 중앙을 나타내 준다는 사실을 잘 알 수 있습니다. 그런데 이 두 값은 항상 이렇게 비슷할까요? 만약 그렇다면 굳이 따로 이름을 붙일 필요가 없을 것입니다. 학생 한 명의 중간고사 점수를 바꿔봅시다.

그래프가 그려진 범위는 80으로 똑같으므로, 우리가 바꾼 두 점수가 두 지표간의 차이를 벌려놓은 것이 확실합니다. 이전 그래프는 평균(빨간선)이 중앙값(파란선)보다 왼쪽에 위치해있었는데, 이젠 평균이 중앙값보다 더 큰 것을 알 수 있습니다. 이렇듯 두 지표는 분포의 형태에 따라서 각자 다르게 반응합니다.

분포의 산포된 정도를 나타내주는 분위수 (quantile)와 분산 (variance)

분위수들 (Quantiles)

R 에는 quantile 이라는 함수가 자료의 사분위수를 계산하는데에 쓰입니다. quantile 함수는 사분위수와 함께 통계에서 유명한 다섯가지 숫자를 통하여 분포의 특성을 요약해 줍니다.

결과를 보면, 중간고사 점수들의 분포를 다섯개의 숫자를 써서 나타내주는데, 0% 에 대응되는 숫자가 자료에서의 최소값을 나타내는 숫자이며, 100% 에 대응되는 숫자가 최대값을 나타냅니다.

25% 와 75% 에 대응하는 숫자들을 각각 제 1 사분위수와 제 3 사분위수라고 부르며, 제 2 사분위수는 중앙값을 의미합니다.

분산 (variance) 과 표준편차 (standard deviation)

분산은 평균과 함께 통계 전체를 대표하는 값이라고 해도 무방합니다. 분산의 제곱근을 표준편차라고 부르며, 분포가 얼마나 퍼져있는지를 나타내주는 지표입니다.

다음은 \(n\) 개의 데이터가 있을때, 표본 분산 \(s^2\) 를 구하는 식 입니다.

\[ s^=\frac<\left(x_<1>-\overline\right)^+\left(x_-\overline\right)^+. +\left(x_-\overline\right)^> \] 좀 더 간단하게는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

표준편차 \(s\) 는 분산에 제곱근을 씌운 값을 나타냅니다. \[ s=\sqrt^\left(x_-\overline\right)^>> \]

평균트루범위 지표

• 생산 KPI 에서 생산 기록 데이터 페이지의 상태 기록 및 KPI 추세 차트의 경우( PTC.Factory.ProductionHistoricalData , PTC.Factory.C_ProductionHistoricalData_[ReleaseVersion] )

• Asset Advisor 에서 성능 페이지의 이번 주 상태 차트의 경우( PTC.SCA.SCO.AssetMonitor.AssetDetail.PerformanceMonitorContainerMashup )

PTC.SCA.SCO.DygraphUtils 사물에는 위젯의 JSONData 속성에 대한 데이터를 올바른 형식으로 생성하는 데 도움을 주는 서비스가 포함되어 있습니다. GenerateDygraphData 서비스는 Dygraph 위젯이 표시할 수 있는 형식으로 사물에 대한 가치 스트림 또는 데이터베이스로부터 속성의 지정된 목록에 대한 기록 데이터를 제공합니다. 유효한 집합의 입력이 제공된 경우, 이 서비스는 위젯에서 JSONData 속성에 바인딩할 수 있는 CSV 형식으로 데이터를 반환합니다. 개별 매쉬업에서 이 위젯에 대한 특정 데이터를 생성하기 위해 GenerateDygraphData 서비스를 사용하는 새 서비스를 생성할 수 있습니다.

또한 PTC.SCA.SCO.DygraphUtils 사물에도 PTC.Factory.ProductionHistoricalData 및 PTC.Factory.C_ProductionHistoricalData_[ReleaseVersion] 매쉬업의 위젯에서 사용되는 서비스가 포함됩니다.

• GenerateKPIPropertiesHistoryForDygraph - 생산 KPI 의 장비 유형에 대한 생산 기록 데이터 페이지의 KPI 추세 차트에서 선택된 시간 범위에 대해 표시되는 KPI 속성 기록 정보를 검색합니다. 이 서비스는 특정 속성에 대한 기록 데이터를 데이터베이스에서 직접 가져오기 위해 GenerateDygraphData 서비스를 사용하는 예입니다.

• GenerateStatusHistoryForDygraph - 생산 KPI 의 장비 유형에 대한 생산 기록 데이터 페이지의 상태 기록 차트에 표시되는 상태 기록 정보를 검색합니다. 또한 Asset Advisor 의 성능 페이지에 표시된 정보를 검색합니다. 이 서비스는 선택된 시간 범위에 대한 상태 변경 정보 및 선택한 시간 범위 바로 앞에 있는 데이터 점을 검색합니다. 따라서 선택된 시간 범위 동안에 발생한 상태 변경뿐 아니라 선택된 시간 범위 전체에 해당하는 상태 정보가 표시됩니다.

• annotationsDivName - 주석 정보가 표시되는 HTML div 요소입니다. 이는 위젯 자체의 외부에 표시되는 요소입니다. 매쉬업에서 HTML 요소를 사용하고 해당 요소에서 div 를 만들면 배치하고 싶은 위치에 div 를 배치할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 KPI 추세 차트에서 변경 이벤트 상자를 클릭하면 표시되는 주석입니다.

• CustomBars - 확인란을 선택하면 각 CSV 셀이 "low;middle;high" 로 구문 분석됩니다. 낮은 점과 높은 점 사이에 있는 각 점에 대해 오차 막대가 그려지며, 계열 자체는 가운데를 통과합니다. 이는 평균 값을 차트에 표시할 때 범위를 표시하는 방법으로 주로 사용됩니다. 이렇게 하면 적은 수의 점을 표시하면서도 점이 예상보다 높거나 낮은 위치를 계속 표시할 수 있습니다.

• dateFormat , useDateFormat - X축 날짜에 형식을 지정할 수 있습니다. Moment.js Javascript 라이브러리의 다음 함수가 사용됩니다. moment(date).format(XXX)

• DisplayTagName - 확인란을 선택하면 차트 범례에 태그 또는 속성의 전체 이름이 값과 함께 표시됩니다. 태그 또는 속성 이름이 길 경우 데이터가 잘릴 수 있습니다. 확인란의 선택을 취소하면 차트 오른쪽에 있는 정보 패널에 표시되는 대로 태그 또는 속성 이름의 색상 사각형에 맞춰 조정된 색상 대시가 대신 표시됩니다.

• DygraphSynchDefault - 확인란을 선택하면 매쉬업이 로드될 때 Dygraphs 차트 라이브러리의 동기화 기능이 호출되며 페이지의 모든 차트가 동기화됩니다. 이 기능이 올바르게 작동하려면 매쉬업의 모든 차트에 대해 이 확인란을 선택해야 합니다. 기본값으로 이 확인란은 선택되어 있지 않습니다.

• ChartTitle , XLabel , YLabel , Y2Label - 차트 및 각 축의 레이블입니다. 아무 것도 지정하지 않으면 레이블이 표시되지 않습니다. 레이블 텍스트의 경우 차트에 안쪽 여백이 자동으로 추가됩니다.

• DataLabel <#>- 지정하면 계열에 사용되는 레이블이 제공됩니다. 비어 있는 경우 JSONData 에서 데이터 레이블을 제공할 수 있습니다. DataLabel <#>을 지정하면 해당 계열에 두 번째 Y축 기능을 사용할 수 없습니다.

• HexColors - 차트에 표시된 계열 데이터에 사용된 16진수 색 값의 쉼표로 구분된 목록입니다. 차트의 각 계열에 대해 값 하나가 있습니다. 예: #a2a2a2,#f2b927,#3ec556,#09aec6,#ed684a,#a2a2a2 . 이 속성은 서비스에서 계열 색을 동적으로 설정하는 데 사용됩니다. HexColors 에 대해 값이 지정되지 않으면 SeriesStyle <#>속성 값이 사용됩니다.

• isZoomed - 차트가 현재 확대되었는지 여부를 추적할 수 있습니다. 이는 매쉬업 또는 서비스 측면에서 다른 확대/축소 사용 사례를 처리하는 데 유용합니다(이미 확대/축소된 경우 확대/축소, 확대/축소 시 데이터 업데이트 및 확대/축소 유지).

• SeriesVisibilities - 차트의 계열에 대한 표시 유형 설정의 쉼표로 구분된 목록입니다. 각 목록 엔트리에 대한 형식은 <계열 색인>: 입니다. 여기서 부울 값은 계열의 표시 여부를 지정합니다. 예:

이 속성은 서비스에서 계열의 표시 유형을 동적으로 설정하는 데 사용됩니다. SeriesVisibilities 에 대해 값이 지정되지 않으면 SeriesVisibility <#>속성 값이 사용됩니다.

• useValueRange , valueRangeMin 및 valueRangeMax - useValueRange 를 선택하면 렌더링할 Y축에 대해 최소값( valueRangeMin ) 및 최대값( valueRangeMax )을 설정할 수 있습니다.

• zoomMax 및 zoomMin - 차트에서 확대/축소가 수행되면 이러한 속성은 JSON 데이터를 사용하여 X축에서 가져온 최소 및 최대를 나타내는 새 값을 얻습니다. 날짜/시간 데이터 형식을 사용하는 경우 시간은 일반적으로 밀리초로 반환됩니다.

• SeriesSecondAxis <#>- 계열에 대한 Y축 표시를 차트의 왼쪽에 표시할지 오른쪽에 표시할지를 결정합니다. 확인란을 선택하면 오른쪽에 Y축이 표시됩니다. 확인란의 선택을 취소하면 왼쪽에 Y축이 표시됩니다. 이 속성은 차트 오른쪽의 정보 패널에서 계열에 대해 선택된 Y축 왼쪽 또는 오른쪽 표시에 매핑됩니다.

다음 그래픽은 ChartTitle , XLabel , YLabel 및 Y2Label 에 대해 지정된 값과 ConnectSeparatedPoints 가 true로 설정된 예를 보여줍니다.

• DoubleClicked - 이 이벤트는 평균트루범위 지표 두 번 클릭이 수행될 때 발생합니다. 차트를 두 번 클릭하면 데이터와 함께 제공된 원래 zoomMin 및 zoomMax 값을 사용하여 차트가 축소됩니다.

• SyncRequest - EnableZoomSynchronizing 속성이 활성화된 경우 확대 또는 축소가 수행될 때 이 이벤트가 발생합니다. 이 이벤트를 사용하면 확대/축소 기능을 다른 그래프와 동기화할 수 있습니다. 이 이벤트는 동기화할 대상 그래프의 sync 서비스에 바인딩되어야 합니다.

대용량 데이터 집합의 평균을 계산하는 경우 일부 정보가 손실될 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 전략은 평균의 상위에 사용자 정의 범위를 추가하는 것입니다. 여기서는 차트의 선 뒤에 있는 투명 색상 범위(값이 있는 범위를 나타냄)를 보여줍니다. 예를 들어, 다음과 유사한 표시를 보려면 추세 세부 정보 차트에서 값 범위 표시 를 선택합니다.

평균이 5이며 값의 범위가 1 ~ 10인 경우 선은 5에 있고 투명 범위는 1 ~ 10입니다. 이 기능을 사용하려면 CustomBars 속성을 활성화해야 하며, 이에 따라 데이터를 변경해야 합니다.

Date,trend1,trend2
2017-03-21,0;1;8,4;9;9
2017-03-22,1;2;6,0;2;8
2017-03-23,5;7;9,0;0;4
2017-03-24,2;3;4,4;5;6

여러 그래프 사이의 확대/축소를 동기화하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 하나는 Dygraphs 차트 라이브러리의 기능을 사용하는 것이고 다른 하나는 ThingWorx 내의 기능을 사용하는 것입니다.

◦ 매쉬업이 로드될 때 페이지의 모든 차트를 동기화하려면, 매쉬업의 모든 차트에서 DygraphSynchDefault 확인란을 선택합니다. 기본값으로 이 확인란은 선택되어 있지 않습니다.

다음 단계에서는 ThingWorx Composer 에서 Dygraph 위젯에 대한 대화식 확대/축소를 구현하는 흐름을 설명합니다. 추세 세부 내용 페이지의 차트는 이 구현의 예입니다.

3. 사용자가 확대하면 zoomMin 및 zoomMax 를 가져와서 이 새 범위로 데이터를 다시 계산하여 2단계와 같이 유효성을 검사합니다. 점의 개수가 충분한 정도로 적은 경우에는 데이터 점의 개수를 평균화하거나 줄이는 대신 원시 데이터를 표시합니다.

.dygraph-legend <
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width: 300px; /* labelsDivWidth */
/*
dygraphs determines these based on the presence of chart labels.
It might make more sense to create a wrapper div around the chart proper.
top: 0px;
right: 2px;
*/
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left: 600px !important
>
.dygraph-legend-line <
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bottom: .5ex;
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/* border-bottom-color is set based on the series color */
>

.dygraph-legend <
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/* border-bottom-color is set based on the series color */
>

Quotex 거래를 위한 최고의 지표

Quotex는 거래를 위한 연습장으로 무료 데모 계정을 제공하는 것으로 유명합니다. 그러나 무료 데모 계정과 함께 차트 평균트루범위 지표 평균트루범위 지표 기능을 사용할 수 있습니다. 차트에 그리기 위한 지표 및 도구, 일본 촛대와 같은.

인용 부호에 대한 지표

이 기능은 트레이더가 차트에 승리 전략을 표시하는 데 도움이 되도록 특별히 제작되었습니다. 여기, 이 기사에서 우리는 가장 좋은 유형에 대해 논의할 것입니다. 지표 Quotex용 및 플랫폼의 추가 부분으로 제공되는 발진기. 자세히 알아보려면 아래를 읽어보세요.

(위험 경고: 거래에는 위험이 따릅니다)

Quotex용 표시기 및 발진기

차트 기능은 다음 기능에 추가된 기능입니다. Quotex 플랫폼 거래자가 끊임없이 변화하는 시장과 거대한 이익을 위해 거래를 얻습니다.. 또한 트렌드를 확인하고 시장 변동성을 분석하기 위해 창을 이동하고 변경할 필요가 없습니다. 대신 플랫폼에서 이 두 가지 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.

주목할만한 몇 가지 지표 이 고유한 거래 플랫폼에서 사용할 수 있는 항목은 다음과 같습니다.

볼린저 밴드

볼린저 밴드는 이동 평균의 더 높은 수준과 더 낮은 수준에서 표준 편차 수준에 그려지는 봉투 모양입니다. 그들은 기본적으로 가격 봉투 상한가와 하한가를 나타냅니다. 밴드의 거리는 표준편차에 따라 조정되기 때문에 가격 변동성의 스윙에 적응합니다.

따옴표 볼린저 밴드

쌍으로 사용되기 때문에 밴드는 다른 표시기의 확인을 위한 신호로 사용됩니다. 차트에서 밴드가 에 밀접하게 가까울 때 생명력이 낮을 때 서로, 급격한 가격이 발생할 평균트루범위 지표 평균트루범위 지표 가능성이 높아져 더 많은 돈을 벌 수 있습니다.

그러나 때로는 가격이 밴드에서 이동 추세가 강해지기 시작하면서. 그러나 가격이 동시에 다시 움직인다면 강도가 매우 낮다는 것을 나타냅니다.

엄청난 양으로 인해 밴드가 움직이는 것을 보면 추세가 끝나고 변동성이 증가하고 있음을 나타냅니다. 이것은 기본적으로 시장이 평균트루범위 지표 많이 변동할 것임을 보여줍니다.

이동 평균

분석에 사용되는 간단하지만 기술적인 도구입니다. 이동 평균 저항 수준을 조회하기 위해 시장 동향 또는 주식 방향을 식별하기 위해 계산됩니다.

과거의 가격을 기반으로 작동하기 때문에 후행 지표라고도 합니다.

이동 평균은 투자자가 자신의 선택에 따라 기간을 선택할 수 있으므로 사용자 정의할 수 있습니다. 그러나 당신이있을 때 적절한 시간이 없습니다. 이동 평균 설정.

견적서 sma

다음에서 이 표시기를 사용할 수도 있습니다. 데모 계정 및 연습 그것을 더 잘 이해하기 위해 사용합니다.

이동 평균 통계 도구일 뿐만 아니라 다른 시간 프레임에 대한 데이터 시리즈의 변화를 볼 수 있는 것입니다. 기술 분석가로서 그들은 가격을 보고 가격 움직임의 하락을 보여주는 위 또는 아래로 움직이는 추세를 측정합니다.

예를 들어, EMA 또는 지수 이동 평균 짧은 기간 동안 거래하려는 트레이더에게 유익한 또 다른 유형의 이동 평균입니다. 가격의 균형을 맞추고 관련된 모든 가격에 동일한 중요성을 부여하여 계산됩니다.

  • 국제 클라이언트 수락
  • 최소 예금 $10
  • $10,000 데모
  • 전문 플랫폼
  • 최대 95%의 고수익
  • 빠른 인출

켈트너 채널

Keltner 채널은 시장의 변동성을 기반으로 한 밴드입니다. 이 밴드는 그래픽으로 배치됩니다. 자산 가격의 양면, 그런 다음 추세의 방향이 결정됩니다.

이러한 채널은 다음을 사용합니다. ATR 또는 Average-True 범위, 연속성을 나타내는 장벽으로 어떤 방향으로든 깨질 수 있는 변동성이라고도 합니다.

쿼텍스 켈트너 채널

볼린저 밴드는 불필요한 횡설수설을 걸러내고 시장 범위 내에서 작동할 수 있기 때문에 더 좋습니다. 켈트너 채널.

(위험 경고: 거래에는 위험이 따릅니다)

멋진 오실레이터

AO 시장의 모멘텀을 결정하고 추세가 어떻게 역전되는지 보기 위해 움직임을 확인하는 데 사용됩니다. 그것은 시장의 현재 환율을 새로운 환율과 비교합니다.

따옴표 멋진 오실레이터

사용 가능한 오실레이터를 사용하고 균형을 맞추기 위해 계산을 설정하므로 기술적 분석에 탁월합니다. 예를 들어, 굉장한 오실레이터는 34주기 차이를 계산합니다 그리고 평균트루범위 지표 5개 기간의 단순 이동 평균.

MACD는 Moving Average Convergence Divergence의 약자로 추세를 간과하고 설정하는 모멘텀 지표입니다. 가격의 2 이동 평균 사이의 관계.

따옴표 맥

MACD 기본적으로 크로스오버, 다이버전스, 시장 변동 등의 방법을 사용하여 다양한 방식으로 해석되는 지표입니다. 선 위 또는 아래로 교차할 때 신호를 트리거합니다. 이동 평균 수렴 발산은 투자자에게 도움이 됩니다. 가격의 움직임과 약세 또는 강세를 이해합니다.

그러나 하나 발산의 한계 실제 시장에서는 발생하지 않았을 수 있는 역신호를 보여 잘못된 결과를 초래할 수 있다는 점입니다.

스토캐스틱

처럼토캐스틱 오실레이터 기본적으로 특정 시간 프레임의 가격 범위와 종가를 비교하는 모멘텀의 지표입니다. 시간을 조정하거나 이동 평균을 취하면 시장 움직임과 비교하여 오실레이터의 감도를 조정할 수 있습니다.

인용문 확률적

그것 1950년대에 나왔다 그리고 천천히 거래 차트의 모멘텀 지표로 유명해졌습니다. 그들은 과매도 또는 과매수 신호. 그러나 자산 가격의 과거에도 의존합니다.

표시기는 만 사용합니다. 전문 상인 기술적 분석을 할 줄 아는 사람. 또한 거래의 정확성을 개선하고 수익성 있는 출구 및 진입점을 찾는 데 도움이 됩니다.

그만큼 확률적 지표에 대한 가장 중요한 규칙 가격이 상승하는 시장에서 상승할 수 있다는 것입니다. 대조적으로, 하락하는 시장은 낮은 가격 또는 가격이 하락하는 것을 보게 될 것입니다. 저점에서 고점으로 가는 종가가 없다면 모멘텀이 둔화되고 있다는 뜻이다.

(위험 경고: 거래에는 위험이 따릅니다)

기술적 분석 도구로서 극단에 두 개의 값을 취하여 그 사이에 높은 밴드와 낮은 밴드를 형성하고 그 사이에서 변동하는 추가 추세 지표를 추가합니다. 이것은 상인에게 매우 유용합니다. 추세에서 과매수 또는 과매수 상황을 발견하십시오..

인용발진기

만약 오실레이터 값 위쪽에 극단적인 경우 자산이 과매수되었음을 의미합니다. 마찬가지로 거래가 가장 낮은 극단에 해당하는 경우 기술자는 이 자산이 과매도되었다고 공식화합니다.

분석가에 따르면, 오실레이터 트레이더가 회사 주가의 명확한 추세를 찾고자 할 때 가장 유리합니다. 이러한 표시기는 표시기가 다른 표시기와 함께 사용되더라도 서로 유사하게 보이기 시작할 것입니다. 그러나 두 표시기를 함께 사용하면 진입점과 퇴장점을 쉽게 알 수 있습니다.

이 표시기는 또한 숙련된 트레이더가 주식을 통해 들어오고 나갑니다. 평균 상인에 비해.

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성능은 어떻게 측정됩니까?

측정량 수집

측정값은 nPerf.com 웹 사이트 및 파트너 사이트 (유선 데이터) 및 nPerf 모바일 앱 (모바일 데이터)을 통해 수집됩니다.

구독자가 평균트루범위 지표 직접 테스트를 수행합니다. 이는 사용자가 경험한 인터넷 네트워크 품질을 나타냅니다.

수집된 데이터의 무결성은 수행된 테스트의 모든 결과를 암호화하고 모니터링하는 알고리즘에 의해 보장됩니다.

수집된 측정량의 관련성

수집된 측정값은 nPerf 서버에 저장됩니다. 그런 다음 반복적인 사용이나 오용의 결과로 간주된 테스트는 폐기하도록 처리됩니다. 최대의 객관성을 보장하기 위해 대부분의 처리는 자동화됩니다.

마지막으로, 사용된 데이터는 부정확한 왜곡된 테스트 또는 속임수가 없는 결과가 포함되어 있습니다.

순위에 어떤 지표가 사용됩니까?

유선 네트워크

유선 네트워크의 순위에 대해 선택된 지표는 nPoint로 표시되는 nPerf 점수입니다. nPoints는 연결 품질에 대한 전반적인 그림을 제공합니다. 측정된 비트 전송률 (2/3 다운로드 + 1/3 업로드) 및 지연 시간을 고려합니다.

평균 속도는 해당 기간 동안 측정된 모든 평균 다운로드 및 업로드 속도를 평균화하여 계산됩니다.
이 값은 사용자의 인식을 더 잘 표현하기 위해 로그 눈금으로 계산됩니다.

이는 지표가 존재하는 각 통신사의 평균 사용자 경험을 나타냅니다. 따라서 가격에 관계없이 통신사가 제공하는 모든 패키지를 고려합니다.

전국 네트워크 범위를 가진 통신사만 선택됩니다.

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