2016-12-27 5 views
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Rでサポート/抵抗レベルを見つける方法については、良い答えが見つかりませんでした。基本的には、在庫が統合されているが、見つかったクラスタ/エリアまたはピボットそうすることは困難です。サポート/抵抗レベルを見つける方法R

# loads quatmod & xts 
library("quantmod") 
# Retrive 'ESSI' TICKER OHLCV data 
STOCK = getSymbols("ESSI",auto.assign = FALSE) 
# last observation carried formward/facilitates NAs 
STOCK <- reclass(apply(STOCK,2,na.locf),match.to=STOCK) 

# To be used as a rolling window 
K=20 
# Find MAX for Each Open, High, Low, Close Column & merge them 
MAX <- merge.xts(rollmax(Op(STOCK), k=K, na.pad=TRUE),rollmax(Hi(STOCK), k=K, na.pad=TRUE),rollmax(Lo(STOCK), k=K, na.pad=TRUE),rollmax(Cl(STOCK), k=K, na.pad=TRUE)) 
# Find the mean of each MAX row 
MAX <- na.locf(reclass(apply(MAX,1,mean),match.to=MAX)) 

私はローのために同じことをするだろうが、私は、私はDonchianChannel()を使用してついて行くたほうが良いと思いますが、それは私が欲しいものではありません...出力はFinVizのに似た何かを返す必要があります:

FINVIZ

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「DonchianChannel」のバリエーションを望んでいない場合、どのようにして「サポート/抵抗」レベルを定量的に定義したいですか?何を求めているのかは、いくつでも意味があります。 TTRの「SMA」機能が簡単に追加されているだけなので、そこに投稿したチャートの行を意味するものではないとします。 – FXQuantTrader

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@FXQuantTrader私はサポート/抵抗レベル(紫色の水平線)を意味しました。 – Rime

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これらのレベルを具体的にどのように定義しますか?アルゴリズムを定義する – FXQuantTrader

答えて

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TTRのZigZag機能などのスイングフィルタを適用できます。このように逆転を特定することは、Donchianのチャンネルよりも良い方法のように思えます。逆転が集中する傾向のあるレベルとして支持/抵抗を定義することができます。

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