Les Antennes Fraktale Forex

Fraktale und Forex: Eine neue Perspektive Im Jahr 1967 veröffentlichte Benot B. Mandelbrot ein Papier. Dieses Papier mit dem Titel Wie lange ist die Küste von Großbritannien Statistische Selbst-Ähnlichkeit und Fraktionale Dimension. Diskutierten das sogenannte Küstenparadox, das zuerst vom Mathematiker Lewis Fry Richardson gestellt wurde: Wenn Sie die Küstenlinie von Großbritannien mit einem Maßstab messen würden, würden Sie einen Wert bekommen, der kleiner ist, als wenn Sie die Küstenlinie mit einem 1-Fuß-Lineal messen würden . Dies liegt daran, dass Sie mit einem 1-Fuß-Lineal die Krümmung der Küste, die ansonsten mit dem Maßstab überschritten worden wäre, berücksichtigen könnten. Wenn Sie die Küstenlinie mit einem Sechs-Zoll-Lineal messen sollten, würden Sie einen größeren Wert erhalten als die des Ein-Fuß-Lineals. Und ein Drei-Zoll-Lineal würde Ihnen einen größeren Wert noch geben. In diesem Sinne wird die Länge einer Küstenlinie eine Funktion der verwendeten Messskala. Benot B. Mandelbrot Obwohl es damals keinen Begriff gab, um dieses selbstähnliche Muster zu beschreiben, bezeichnete Mandelbrot später dieses Phänomen Fraktal in seinem 1975 erschienenen Buch Les Objects Fractals: Forme, Hasard et Dimension. Tatsächlich beobachtete Mandelbrot diese Eigentümlichkeit selbstähnlicher Muster fast überall in der Natur: Kristalle, Gebirgsformen, Pflanzenstrukturen, Galaxienhaufen, Blitze, alles mit einem rauhen Aussehen und Gefühl. Auch die Anordnung der Neuronen im Gehirn ist nicht von dieser fraktalen Organisation befreit. Nicht auf die streng physikalischen, fraktalen Muster wurden in alles von Musik zu Gemälden zu, wie die Natur es haben würde, die Bewegung der Finanzmarktpreise beobachtet. Fractal-Theorie auf den Finanzmärkten Im Kontext der Finanzmärkte ist das Aussehen und das Gefühl des Charts relativ zu dem beobachteten Zeitrahmen. Wenn man den Markt aus einer Perspektive von mehreren Jahren betrachtet, kann der Zeitraum von einem Monat zum nächsten relativ gleichmäßig aussehen. Wenn der Fokus auf ein bestimmtes Jahr verengt wird, sehen die Preise von Monat zu Monat immer rauer aus. Mit zunehmend myopischer Betrachtung werden die Diagramme zunehmend rauh, ähnlich den oben genannten Küstenlinien. Trotz dieser zunehmenden Rauhigkeit zeigen diese Preise bei jeder Betrachtungsdimension eine gewisse Selbstähnlichkeit, indem sie sich in einer Weise orientieren, die mit denen größerer Betrachtungsdimensionen vergleichbar ist. Diese Beobachtung ist für viele, die in die Marktanalyse von 1991 und 1994 involviert sind, nichts Neues, Edgar E. Peters veröffentlichte Chaos und Ordnung in den Kapitalmärkten und in der Fraktalmarktanalyse: Anwendung der Chaostheorie auf Investitionen und Wirtschaft. Die sich auf diese fraktale Markthypothese ausdehnen. Benot Mandelbrot und Richard L. Hudson erforschen die Welt der Finanzen aus einer fraktalen Perspektive in The Misbehavior of Markets: Eine Fraktale Ansicht der finanziellen Turbulenz. Anwendung der Fraktaltheorie Um diese Informationen im Kontext des Devisenmarktes zu nutzen, haben Trader und Autor Bill M. Williams unter anderem einen Fraktalindikator vorgeschlagen, der in allen Kopien der MetaTrader-Plattform enthalten ist. Dieser Indikator zeigt die Reihe von aufeinanderfolgenden Balken an, wobei dem höchsten Hoch vor und zwei oder mehr niedrigeren Höhen vorangestellt wird, die als Kauffractal markiert sind, oder die niedrigste Tiefstufe vor und dem zwei oder mehr höheren Tiefs, die als Verkaufsfraktal markiert sind, folgen. Diese Marker werden zu wertvollen Indikatoren der Unterstützung und des Widerstandes. Die Unterstützung und Widerstand Ebenen zu kennen ist wohl das wertvollste Wissen, das ein Spottrader haben kann. Da sie die Preise repräsentieren, in denen das Angebot der Nachfrage entspricht. Wenn der Preis bricht diese Ebenen, ist es als Ausbruch bekannt, und Händler können erwarten, dass der Preis wird in dieser Richtung fortsetzen. Wenn der Preis die Niveaus prüft, aber sie nicht zerbricht, wird er als Retracement bezeichnet, und Händler können erwarten, dass der Preis weiter von der Unterstützung oder dem Widerstandsniveau, das es zuvor in der Nähe war, zurückkehrt. Abbildung 1: EURUSD M15-Diagramm mit angewandter Fractals-Anzeige. Der fraktale Indikator ist ein mächtiges Werkzeug, um zu identifizieren, wo diese Unterstützung und Widerstand Ebenen befinden. Viele vorhandene Indikatoren erweitern die Standard-Fraktal-Indikator und ziehen Linie Platzierungen für Händler, um leichter mit dem Preis auf frühere Fraktale, die auf dem Diagramm. Ein gemeinsames Problem mit dem Fraktalhandel ist jedoch zu wissen, welche Fraktalebenen für die jüngsten Marktbedingungen weiterhin relevant sind. Zum Beispiel kann ein Fraktal beobachtet Hunderte von Bars vor Ort noch relevant sein, um den Preis aufgrund seiner Lage, während ein Fraktal beobachtet nur zehn Stunden vor nicht mehr relevant sein kann durch Schwingungen auf dem Markt. In der Lage, diese relevanten Fraktale zu identifizieren, während die Filterung der Lärm wäre ein großer Vorteil für Händler, die Preis-Aktion in ihre Handelsstrategien zu integrieren. Relevante Fraktale Alle Fraktale haben, was als Quelle Fraktal gesehen werden kann. Ein Quellenfraktal ist das vorhergehende Fraktal in der entgegengesetzten Richtung. Zum Beispiel, wenn es ein Kauf Fraktal an einem beliebigen Ort auf dem Diagramm wäre, dann seine Quelle Fraktal wäre die jüngste verkaufen Fraktal vor dem Kauf Fraktal. Dieses Quellenfraktal ist von großer Bedeutung, da seine Lage angibt, ob das Fraktal selbst noch ein relevanter Marker eines Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus ist, wenn der Preis den Punkt eines Quellenfraktals überschreiten würde, dann kann das Fraktal, zu dem es Quellen sehen kann, vorliegen Als irrelevant für aktuelle Marktbedingungen, als der Ausgangspunkt Swing zum Fraktal gebrochen worden war. Abbildung 2: USDCHF M15 mit angezeigter Fractals-Anzeige. Abbildung 3: USDCHF M15 mit nur relevanten Fraktalen sichtbar. Abbildung 2 zeigt die Fraktale für das USDCHF-Paar auf dem M15-Zeitrahmen. Fig. 3 zeigt das gleiche Diagramm ohne die Fraktale, deren Quellen durch den Preis gebrochen worden sind. Da der kurzfristige Trend steigt, sind die meisten der fraglichen Fraktale Kauffraktale, bei denen der Widerstand zur Unterstützung geworden ist. Wenn wir dieses Konzept noch einen Schritt weiter betrachten, legen relevante Fraktale, die sich innerhalb derselben Region voneinander befinden, nahe, dass diese Preiszone ein signifikanter Bereich von Unterstützung oder Widerstand ist, mehr als ein Fraktal, das zu einem Preis gefunden wird, der von anderen relevanten Fraktalen entfernt ist. Die Identifizierung dieser Regionen ist für einen Händler von großem Nutzen, da sie darauf hindeutet, dass die Region von größerer Bedeutung ist und in der Folge eher darauf hinweist, dass es wahrscheinlich ist, dass Ausbrüche wahrscheinlich sind. Identifizierung von Fraktalclustern Die Abgrenzung der Grenzen für eine Region relevanter Fraktale mag auf den ersten Blick subjektiv erscheinen, aber es gibt tatsächlich mathematisch betriebene Ansätze zur Gruppierung, die als Clustering-Algorithmen bekannt sind. Unter diesen Algorithmen ist das dichtebasierte räumliche Clustering von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN) - Daten-Clustering-Algorithmus. Die allgemeine Idee hinter DBSCAN besteht darin, über jeden Datenpunkt, in diesem Fall die relevanten Fraktale, zu iterieren und alle weiteren relevanten Fraktale innerhalb eines festgelegten Abstandes zu lokalisieren. Für jedes Fraktal innerhalb dieser Distanz, führen Sie die Distanzprüfung aus, dass Fraktal und weiter, bis es keine neuen Fraktalen innerhalb Reichweite einer anderen. Setzt man diese Fraktale zusammen, so ergibt sich ein Fraktal-Fragment und es folgt der für den Trader interessante Träger - oder Widerstandsbereich. Der letzte Schritt des Prozesses ist die Bestimmung, welche Distanz verwendet werden sollte, wenn sie benachbarte Fraktale sucht. Auch hier keine Subjektivität, da die Standardabweichung des Preises die Distanz für uns bereitstellt. In der Statistik quantifiziert die Standardabweichung, wie viel Dispersion aus dem Durchschnitt eines Datensatzes besteht, je größer die Standardabweichung ist, desto größer ist die Varianz im Datensatz. Übersetzt auf die Finanzmärkte, die Standardabweichung des Preises quantifiziert, wie volatil der Markt ist, desto größer die Standardabweichung, desto volatiler der Markt. Mit Hilfe der Standardabweichung des Preises, da der Abstand, zu dem benachbarte Fraktale gesucht werden sollen, den mathematischen Kreis des DBSCAN-Algorithmus schließt, können wir relevante Fraktale objektiv in Schlüsselzonen der Unterstützung und des Widerstandes zusammenfassen. Making the Trade Mit all diesen Informationen zu berücksichtigen, die Durchführung der Berechnungen von Hand kann beweisen, mühsame Identifikation der relevanten Fraktale erfordert zurück Hunderte von Bars, Ziehen von diesen Punkten kann langweilig sein, und die Standardabweichung (und Cluster von Fraktalen ) Ändern sich aufgrund von Marktschwankungen ständig. Dieser Prozess kann mit Hilfe eines Indikators automatisiert werden, den ich für MetaTrader 4 geschrieben habe. Abbildung 4 zeigt, wie diese Ansicht dem Benutzer angezeigt wird. Abbildung 4: Der Indikator "Fraktale SR-Cluster" wird auf das EURJPY M15-Diagramm angewendet. Relevante Fraktale innerhalb der Preise Standardabweichung voneinander sind innerhalb der dünnen orange Linien gruppiert. Schließlich, wenn Handel Ausbrüche oder Retracements, Berücksichtigung der Tendenz zu nehmen. MetaTrader 4 bietet eine durchschnittliche Richtungsindikator-Indikator, der die Stärke des Trends quantifiziert, sowie die Möglichkeit, Trendlinien auf dem Diagramm zu zeichnen. Ob Sie Trendlinien oder Ihre Augen verwenden, um den Trend zu messen, stellen Sie immer sicher, dass der durchschnittliche Richtungsindexwert von moderater Stärke (als Faustregel größer als 25) ist und der Ausbruch oder Rückzug beobachtet durch die Bewegung des Preises innerhalb fraktaler Cluster ist In Richtung der beobachteten Tendenz, bevor sie einen Handel. Von dort ist der Rest bis zu Ihnen. Money Management ist der Schlüssel, wenn Handel Einstellung Gewinnniveaus an benachbarten Clustern ist ein guter Ansatz zu nehmen, mit Fibonacci-Ebenen, wenn kein solcher benachbarten Cluster vorhanden ist, während mit einem Risiko-Risiko-Verhältnis von 1: 2 oder 1: 3 bei der Einstellung Stop-Verluste können Sie Verluste minimieren und Gewinne maximieren. Wie immer ist das Geldmanagement integraler Bestandteil einer guten Handelsstrategie. Als Benot Mandelbrot das Konzept der Fraktale durch die Einführung des Begriffs und seiner Mathematik im Jahr 1975 populär machte, bot er eine Annäherung an die Finanzmärkte an, auf die sich viele in den Jahrzehnten seither aufgebaut haben. Mit diesen Eigenschaften von Fraktalen als Regionen der Unterstützung und Widerstand, können Devisenmarkt Händler zu identifizieren Bereichen der wahrscheinlichen Preis Ausbruch oder Retracement mit größerer Genauigkeit als sonst möglich. Fraktale und Forex: Eine neue Perspektive Dieser Artikel wurde an Pip Freaks GAST POST 1 : Für meine erste Gastpost auf Black Glasses, präsentiere ich meine gute Freundin, Dan Shea. Unten ist seine technische Tauchgang in eine neue Art des Denkens über Algo-trading Forex mit Fraktalen. Achten Sie darauf, check out seine wild profitable Forex-Indikator, die den Prozess, der in diesem Artikel beschrieben automatisiert. 1967 veröffentlichte Benot B. Mandelbrot eine Zeitung. Dieses Papier mit dem Titel Wie lange ist die Küste von Großbritannien Statistische Selbst-Ähnlichkeit und Fraktionale Dimension. Diskutiert, was als die Küstenlinie Paradox bekannt. Zuerst gestellt von Mathematiker Lewis Fry Richardson: Wenn Sie die Küste von Großbritannien mit einem Maßstab messen sollten, würden Sie einen Wert weniger als wenn Sie die Küstenlinie mit einem Ein-Fuß-Lineal zu messen. Dies liegt daran, dass Sie mit einem 1-Fuß-Lineal die Krümmung der Küste, die ansonsten mit dem Maßstab überschritten worden wäre, berücksichtigen könnten. Wenn Sie die Küstenlinie mit einem Sechs-Zoll-Lineal messen sollten, würden Sie einen größeren Wert erhalten als die des Ein-Fuß-Lineals. Und ein Drei-Zoll-Lineal würde Ihnen einen größeren Wert noch geben. In diesem Sinne wird die Länge einer Küstenlinie eine Funktion der verwendeten Messskala. Benot B. Mandelbrot Obwohl es keinen Begriff gab, um dieses selbstähnliche Muster zu dieser Zeit zu beschreiben, würde Mandelbrot später dieses Phänomen ldquofractalrdquo in seinem 1975 Buch Les Objects Fractals: Forme, Hasard et Dimension bezeichnen. Tatsächlich beobachtete Mandelbrot diese Eigentümlichkeit selbstähnlicher Muster fast überall in der Natur: Kristalle, die Formen der Berge, die Strukturen der Pflanzen, die Anhäufung von Galaxien, Blitz, alles mit einem ldquoroughrdquo-Look und - Fühlen. Auch die Anordnung der Neuronen im Gehirn ist nicht von dieser fraktalen Organisation befreit. Nicht auf die streng physikalischen, fraktalen Muster wurden in alles von Musik zu Gemälden zu, wie die Natur es haben würde, die Bewegung der Finanzmarktpreise beobachtet. Fractal-Theorie auf den Finanzmärkten Im Kontext der Finanzmärkte ist das Aussehen und das Gefühl des Charts relativ zu dem beobachteten Zeitrahmen. Wenn man den Markt aus einer Perspektive von mehreren Jahren betrachtet, kann der Zeitraum von einem Monat zum nächsten relativ gleichmäßig aussehen. Wenn der Fokus auf ein bestimmtes Jahr verengt wird, sehen die Preise von Monat zu Monat immer rauer aus. Mit zunehmend myopischer Betrachtung werden die Diagramme zunehmend rauh, ähnlich den oben genannten Küstenlinien. Trotz dieser zunehmenden Rauhigkeit zeigen diese Preise bei jeder Betrachtungsdimension eine gewisse Selbstähnlichkeit, indem sie sich in einer Weise orientieren, die mit denen größerer Betrachtungsdimensionen vergleichbar ist. Diese Beobachtung ist für viele, die in die Marktanalyse von 1991 und 1994 involviert sind, nichts Neues, Edgar E. Peters veröffentlichte Chaos und Ordnung in den Kapitalmärkten und in der Fraktalmarktanalyse: Anwendung der Chaostheorie auf Investitionen und Wirtschaft. Die sich auf diese fraktale Markthypothese ausdehnen. Benot Mandelbrot und Richard L. Hudson erforschen die Welt der Finanzen aus einer fraktalen Perspektive in The Misbehavior of Markets: Eine Fraktale Ansicht der finanziellen Turbulenz. Anwendung der Fraktaltheorie Um diese Informationen im Kontext des Devisenmarktes zu nutzen, haben Trader und Autor Bill M. Williams unter anderem einen Fraktalindikator vorgeschlagen, der in allen Kopien der MetaTrader-Plattform enthalten ist. Dieser Indikator zeigt die Reihe von aufeinanderfolgenden Balken an, wobei dem höchsten Hoch vor und zwei oder mehr niedrigeren Höhen vorangestellt wird, die als Kauffractal markiert sind, oder die niedrigste Tiefstufe vor und dem zwei oder mehr höheren Tiefs, die als Verkaufsfraktal markiert sind, folgen. Diese Marker werden zu wertvollen Indikatoren der Unterstützung und des Widerstandes. Die Unterstützung und Widerstand Ebenen zu kennen ist wohl das wertvollste Wissen, das ein Spottrader haben kann. Da sie die Preise repräsentieren, in denen das Angebot der Nachfrage entspricht. Wenn der Preis bricht diese Ebenen, ist es als Ausbruch bekannt, und Händler können erwarten, dass der Preis wird in dieser Richtung fortsetzen. Wenn der Preis die Niveaus prüft, aber sie nicht zerbricht, wird er als Retracement bezeichnet, und Händler können erwarten, dass der Preis weiter von der Unterstützung oder dem Widerstandsniveau, das es zuvor in der Nähe war, zurückkehrt. Der fraktale Indikator ist ein mächtiges Werkzeug, um zu identifizieren, wo diese Unterstützung und Widerstand Ebenen befinden. Viele vorhandene Indikatoren erweitern die Standard-Fraktal-Indikator und ziehen Linie Platzierungen für Händler, um leichter mit dem Preis auf frühere Fraktale, die auf dem Diagramm. Ein gemeinsames Problem mit dem Fraktalhandel ist jedoch zu wissen, welche Fraktalebenen für die jüngsten Marktbedingungen weiterhin relevant sind. Zum Beispiel kann ein Fraktal beobachtet Hunderte von Bars vor Ort noch relevant sein, um den Preis aufgrund seiner Lage, während ein Fraktal beobachtet nur zehn Stunden vor nicht mehr relevant sein kann durch Schwingungen auf dem Markt. In der Lage, diese relevanten Fraktale zu identifizieren, während die Filterung der Lärm wäre ein großer Vorteil für Händler, die Preis-Aktion in ihre Handelsstrategien zu integrieren. Relevante Fraktale Alle Fraktale haben, was als Quelle Fraktal gesehen werden kann. Ein Quellenfraktal ist das vorhergehende Fraktal in der entgegengesetzten Richtung. Zum Beispiel, wenn es ein Kauf Fraktal an einem beliebigen Ort auf dem Diagramm wäre, dann seine Quelle Fraktal wäre die jüngste verkaufen Fraktal vor dem Kauf Fraktal. Dieses Quellenfraktal ist von großer Bedeutung, da seine Lage angibt, ob das Fraktal selbst noch ein relevanter Marker eines Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus ist, wenn der Preis den Punkt eines Quellenfraktals überschreiten würde, dann kann das Fraktal, zu dem es Quellen sehen kann, vorliegen Als irrelevant für aktuelle Marktbedingungen, als der Ausgangspunkt Swing zum Fraktal gebrochen worden war. Abbildung 2 zeigt die Fraktale für das USDCHF-Paar auf dem M15-Zeitrahmen. Fig. 3 zeigt das gleiche Diagramm ohne die Fraktale, deren Quellen durch den Preis gebrochen worden sind. Da der kurzfristige Trend steigt, sind die meisten der fraglichen Fraktale Kauffraktale, bei denen der Widerstand zur Unterstützung geworden ist. Wenn wir dieses Konzept noch einen Schritt weiter betrachten, legen relevante Fraktale, die sich innerhalb derselben Region voneinander befinden, nahe, dass diese Preiszone ein signifikanter Bereich von Unterstützung oder Widerstand ist, mehr als ein Fraktal, das zu einem Preis gefunden wird, der von anderen relevanten Fraktalen entfernt ist. Die Identifizierung dieser Regionen ist für einen Händler von großem Nutzen, da sie darauf hindeutet, dass die Region von größerer Bedeutung ist und in der Folge eher darauf hinweist, dass es wahrscheinlich ist, dass Ausbrüche wahrscheinlich sind. Identifizierung von Fraktalclustern Die Abgrenzung der Grenzen für eine Region relevanter Fraktale mag auf den ersten Blick subjektiv erscheinen, aber es gibt tatsächlich mathematisch betriebene Ansätze zur Gruppierung, die als Clustering-Algorithmen bekannt sind. Unter diesen Algorithmen ist das dichtebasierte räumliche Clustering von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN) - Daten-Clustering-Algorithmus. Die allgemeine Idee hinter DBSCAN besteht darin, über jeden Datenpunkt, in diesem Fall die relevanten Fraktale, zu iterieren und alle weiteren relevanten Fraktale innerhalb eines festgelegten Abstandes zu lokalisieren. Für jedes Fraktal innerhalb dieser Distanz, führen Sie die Distanzprüfung aus, dass Fraktal und weiter, bis es keine neuen Fraktalen innerhalb Reichweite einer anderen. Setzt man diese Fraktale zusammen, so ergibt sich ein Fraktal-Fragment und es folgt der für den Trader interessante Träger - oder Widerstandsbereich. Der letzte Schritt des Prozesses ist die Bestimmung, welche Distanz verwendet werden sollte, wenn sie benachbarte Fraktale sucht. Auch hier keine Subjektivität, da die Standardabweichung des Preises die Distanz für uns bereitstellt. In der Statistik quantifiziert die Standardabweichung, wie viel Dispersion aus dem Durchschnitt eines Datensatzes besteht, je größer die Standardabweichung ist, desto größer ist die Varianz im Datensatz. Übersetzt auf die Finanzmärkte, die Standardabweichung des Preises quantifiziert, wie volatil der Markt ist, desto größer die Standardabweichung, desto volatiler der Markt. Mit Hilfe der Standardabweichung des Preises, da der Abstand, zu dem benachbarte Fraktale gesucht werden sollen, den mathematischen Kreis des DBSCAN-Algorithmus schließt, können wir relevante Fraktale objektiv in Schlüsselzonen der Unterstützung und des Widerstandes zusammenfassen. Making the Trade Mit all diesen Informationen zu berücksichtigen, die Durchführung der Berechnungen von Hand kann beweisen, mühsame Identifikation der relevanten Fraktale erfordert zurück Hunderte von Bars, Ziehen von diesen Punkten kann langweilig sein, und die Standardabweichung (und Cluster von Fraktalen ) Ändern sich aufgrund von Marktschwankungen ständig. Dieser Prozess kann mit Hilfe eines Indikators automatisiert werden, den ich für MetaTrader 4 geschrieben habe. Abbildung 4 zeigt, wie diese Ansicht dem Benutzer angezeigt wird. Abbildung 4: Der Indikator "Fraktale SR-Cluster" wird auf das EURJPY M15-Diagramm angewendet. Relevante Fraktale innerhalb der Preise Standardabweichung voneinander sind innerhalb der dünnen orange Linien gruppiert. Schließlich, wenn Handel Ausbrüche oder Retracements, Berücksichtigung der Tendenz zu nehmen. MetaTrader 4 bietet eine durchschnittliche Richtungsindikator-Indikator, der die Stärke des Trends quantifiziert, sowie die Möglichkeit, Trendlinien auf dem Diagramm zu zeichnen. Ob Sie Trendlinien oder Ihre Augen verwenden, um den Trend zu messen, stellen Sie immer sicher, dass der durchschnittliche Richtungsindexwert von moderater Stärke (Faustregel größer als 25) und dem Ausbruch oder Rückzug ist, der durch die Preisbewegung in fraktalen Clustern beobachtet wird Ist in Richtung der beobachteten Tendenz, bevor sie einen Handel. Von dort ist der Rest bis zu Ihnen. Money Management ist der Schlüssel, wenn Handel Einstellung Gewinnniveaus an benachbarten Clustern ist ein guter Ansatz zu nehmen, mit Fibonacci-Ebenen, wenn kein solcher benachbarten Cluster vorhanden ist, während mit einem Risiko-Risiko-Verhältnis von 1: 2 oder 1: 3 bei der Einstellung Stop-Verluste können Sie Verluste minimieren und Gewinne maximieren. Wie immer ist das Geldmanagement integraler Bestandteil einer guten Handelsstrategie. Als Benot Mandelbrot das Konzept der Fraktale durch die Einführung des Begriffs und seiner Mathematik im Jahr 1975 populär machte, bot er eine Annäherung an die Finanzmärkte an, auf die sich viele in den Jahrzehnten seither aufgebaut haben. Mit diesen Eigenschaften von Fraktalen als Regionen der Unterstützung und Widerstand, können Devisenmarkt Händler zu identifizieren Bereichen der wahrscheinlichen Preis Ausbruch oder Retracement mit größerer Genauigkeit als sonst möglich. Über Dan Shea Dan Shea hält einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der University of New Hampshire, und verfolgt seine Masters. Er ist derzeit Forschungs-und Entwicklungsingenieur am InterOperability Laboratory. Wenn er nicht arbeitet, erforscht Dan die Finanzmärkte und konzentriert sich auf Währungen. Folgen Sie ihm auf Twitter: chamzord. Weiterlesen Aktuelle Beiträge Google