Глобально по биткоину рост до 80000 падение до 23000
Недельный таймфрейм
1. Исторические данные:Индикатор начинает с анализа исторических данных по ценам закрытия, объемам торгов, максимальным и минимальным ценам. Эти данные предоставляют основу для всех последующих расчетов.
2. Линейная регрессия с учетом объема торгов: Индикатор использует линейную регрессию, взвешенную объемами торгов, чтобы определить основную тенденцию движения цены. Больший объем торгов придает больший вес соответствующим ценам, что помогает улучшить точность прогноза.
3. Полосы Боллинджера:Стандартные отклонения от скользящей средней используются для создания полос Боллинджера, которые помогают определить потенциальные уровни поддержки и сопротивления.
4. Прогноз будущей цены: На основе линейной регрессии индикатор прогнозирует будущую цену на заданное количество часов вперед. Это дает представление о возможном направлении движения цены.
5. Машинное обучение: Если в индикаторе используется машинное обучение, то прогноз корректируется с учетом дополнительных факторов, таких как среднее значение цен закрытия, максимумов и минимумов, взвешенных по объему торгов.
6. Криволинейный прогноз:Создается кривая прогноза, которая учитывает волатильность и предполагаемое направление движения цены.
7. Сигналы: Направление сигнала и его сила рассчитываются на основе прогнозируемой и текущей цены, а также положения относительно полос Боллинджера.
Используя эти методы, индикатор мог выявить, что цена Биткоина может достичь уровня 79900-80000 , а затем опуститься до 23800 . Эти числа являются результатом комплексного анализа, который учитывает как исторические тенденции, так и текущие рыночные условия. Однако, следует помнить, что любой прогноз имеет степень неопределенности и должен использоваться совместно с другими инструментами анализа и управления рисками.
1. Исторические данные:Индикатор начинает с анализа исторических данных по ценам закрытия, объемам торгов, максимальным и минимальным ценам. Эти данные предоставляют основу для всех последующих расчетов.
2. Линейная регрессия с учетом объема торгов: Индикатор использует линейную регрессию, взвешенную объемами торгов, чтобы определить основную тенденцию движения цены. Больший объем торгов придает больший вес соответствующим ценам, что помогает улучшить точность прогноза.
3. Полосы Боллинджера:Стандартные отклонения от скользящей средней используются для создания полос Боллинджера, которые помогают определить потенциальные уровни поддержки и сопротивления.
4. Прогноз будущей цены: На основе линейной регрессии индикатор прогнозирует будущую цену на заданное количество часов вперед. Это дает представление о возможном направлении движения цены.
5. Машинное обучение: Если в индикаторе используется машинное обучение, то прогноз корректируется с учетом дополнительных факторов, таких как среднее значение цен закрытия, максимумов и минимумов, взвешенных по объему торгов.
6. Криволинейный прогноз:Создается кривая прогноза, которая учитывает волатильность и предполагаемое направление движения цены.
7. Сигналы: Направление сигнала и его сила рассчитываются на основе прогнозируемой и текущей цены, а также положения относительно полос Боллинджера.
Используя эти методы, индикатор мог выявить, что цена Биткоина может достичь уровня 79900-80000 , а затем опуститься до 23800 . Эти числа являются результатом комплексного анализа, который учитывает как исторические тенденции, так и текущие рыночные условия. Однако, следует помнить, что любой прогноз имеет степень неопределенности и должен использоваться совместно с другими инструментами анализа и управления рисками.
免责声明
这些信息和出版物并不意味着也不构成TradingView提供或认可的金融、投资、交易或其它类型的建议或背书。请在使用条款阅读更多信息。