EUR/USD  

Ezeknek a minuszoknak akkor lenne értelme, ha utána röviden le is írná, aki adja, hogy mivel nem ért egyet. Azzal már lehet valamit kezdeni, el lehet rajta gondolkodni. Kapom én is, más is, és hát van, amikor nem lenne baj, ha lenne mögötte pár sor magyarázat is.

Kis idősíkon fel (M15 - talán 1.145x) H4-en és hetesen le 1.12xx. De hohy pontosan mennyire fel és mennyire le, arra a nagyok tudják a választ (ez csak az én véleményem, szóval abszolutt nem biztos)

OK. De (konkrétan) áruld már el nekem, hogy ha pl volt egy JPYTRY short pozíciód, akkor hogyan véded meg a 2-ai mozgásban?!

Azt azért tisztázzuk, hogy nekem kell tanulnom tőletek :)
Röviden fogalmazva: volt egy 1.134x-es shortom, de nem le volt az irány, hanem fel. Minuszt nem akarok termelni (tudom... nem akarat kérdése), ezért 1.1360-nál kötöttem egy longot, és 1.1400-nál is. Ezek bőven kompenzálták volna az esetleges minuszt. Az 1.1360-ast 1.147x-nél dobtam, maradt az 1.1400-es, plusz egy 1.146x-es short  biztosítéknak. Aztán tegnap előtt kiiktattam az 1.1340-es shortot, trhát maradt az 1.146x-es short ésaz 1.1400-ás long. + egy USDHUF short. Szóval sakk elvén kereskedek, legalábbis próbálok. (Egyik bábu védi a másikat). Egy év múlva megmondom hogy hogy működik...

Üdv.
Nem biztos h haragszik rád vagy a véleményedre a minuszoló (mint én is) csak nem biztos hogy egyetért a mondanivalóval.
Én aki nem használok stopot, ellenben használok tp-t  és függő megbízásokat, a múlt éjjeli "eset" például majd 10%-od pluszt termelt az usd-try, amíg aludtam. 
Ne személyeskedésnek vedd, mert feléd nem ez a mínusz oka. 

több lett a stop, nagyobb az RR - összeségében javult az eredmény (kisebbek lettek a veszteség értékek - amikor nem méretezővel fix kockázatra nyitok, hanem fix mérettel (ezeket váltogatom - piac függvényében))

CAD dollár 1,33-ig jó longra USD ellen...
Gondoltam szólok, bár a jó belépő már megvolt 1,357 letörésével

Nem a kommetedre vonatkozott az értetlenkedésem. (persze ha kifejtenéd a "stop szisztémádat" akkor lehetne róla beszélni/vitatkozni/esetleg tanulni is vmit.

igen, ekkor várható a nagyobb emelkedés

és mi az irány  ?

ne csodálkozz rajta ha az óvodában az egészséges spenót reklámozása nem népszerű :)
stop-stopszint-kockázat hozam-teljesülési arány,ez lenne az alapja egy profi kereskedési technikának
Kíváncsi lennék,hogy Nálad pld,hogy alakult ez utóbbi mióta a hullámelméletet is belevetted a kereskedési technikádba.

Az irány az megvan, csak a meddig nincs :)

Bocs ha félreérthető voltam, nem beszólni akartam. Van stop-nak megfelelő nálam is, csak a Csoli által káosz-elméletnek titulált módon. 

1.1437 et teszteli vissza, az irányt még tegnap hajnalban megkapta,vissza tesztből lekereskedve 1-2 ,1-3 simán volt benne kb 85 % os teljesülési rátával
ha nagyon felfele akarna menni akkor azért a tegnapi második hullám 1.134 környéki támaszát sem ártana vissza tesztelnie,de közelről sem egyértelmű mára az irány
Az 1.15 fölé zárást ugyan úgy eltudom képzelni mint az 1,13 alattit

Szerinntem 1,1418 fölött igaz csak  amit írsz.  (A=C esete)

Nem igazán értem melyik gondolat-elem volt népszerűtlen? 1) Hogy szerintem érdemes STOP-ot használni (ez csupán egy megalapozott véleményem 15 éves tapasztalat alapján - ha valaki ezzel ellentétes érvekkel bír, kérem ossza meg velem is) 2) Az hogy egy szakadásban a stop nem véd meg (ezzel persze lehet vitetkozni, de nem érdemes, mert számos történelmi példát tudok mondani az elmúlt 10 évből) - ha valakinem ez a tény nem szimpatikus, azt értem, de miért rám haragszik miatta?! Segítsetek pls a megértésben!! (örömmel várnám a negatív értékelők véleményét - hátha megértem a motivációjukat) Előre is köszi..

Ha 1,1412 fölé megy az árfolyam, akkor 2 verzió lép életbe.. Egyik esetén komolyabb emelkedés (1,148x minimum) is lehet benne. Délután NFPR!!

Igen, sejtettem. Sajnos ilyen mozgások esetén szabályozatlan piacon nincs megoldás. Rendszerkockázat. 4-5 évente van egy ilyen esemény.

Konkrétan én szoptam...
1% stopból lett 8%...

Informatikus vagyok, szoftverfejlesztőként operációsrendszer-védelem feltörés, hardverkulcs feltöréstől kezdve (etikus hackek voltak) számos ipari és pénzügyi területhez kapcsolódó rendszerfejlesztésben vettem részt fejlesztőként és tervezőként egyaránt. Nincsenek illúzióim a 2019-ben elérhető technológiai lehetőségeket illetően.
 
***
 
Artificial intelligence and machine learning in financial services - 1 November 2017
 
3.3.1 AI and machine learning in trading execution 
 
4.1 Possible effects of AI and machine learning on financial markets 
...If machine learning-based traders outperform others, this could in the future result in many more traders adopting similar machine learning strategies (even if this may also reduce the profitability of such strategies). While there is no evidence of this occurring to date, this could become relevant with greater adoption of such trading strategies. As with any herding behaviour in the market, this has the potential to amplify financial shocks. Moreover, advanced optimisation techniques and predictable patterns in the behaviour of automated trading strategies could be used by insiders or by cybercriminals to manipulate market prices...
 
4.2 Possible effects of AI and machine learning on financial institutions
 
...use of AI and machine learning risks creating ‘black boxes’ in decision-making that could create complicated issues, especially during tail events. ...it may be difficult for human users at financial institutions ...to grasp how decisions, such as those for trading and investment, have been formulated. Moreover, the communication mechanism used by such tools may be incomprehensible to humans, thus posing monitoring challenges for the human operators of such solutions. If in doubt, users of such AI and machine learning tools may simultaneously pull their ‘kill switches,’ that is manually turn off systems. After such incidents, users may only turn systems on again if other users do so in a coordinated fashion across the market. This could thus add to existing risks of system-wide stress and the need for appropriate circuit-breakers...
 
...there may be important third-party dependencies. In the development of AI and machine learning to date there is a high reliance on a relatively small number of third-party technological developers and service providers. This third-party reliance could be relevant for market participants and financial institutions in the future. For instance, if a major provider of AI and machine learning tools were to become insolvent or suffer an operational risk event, this could lead to operational disruptions at a large number of financial institutions at the same time. These risks may become more important in the future if AI and machine learning are used for ‘mission-critical’ applications of financial institutions...
 
5.2 Potential Market Vulnerabilities
 
...new trading algorithms based on machine learning may be less predictable than current rule-based applications and may interact in unexpected ways. ...In the absence of data on the extent of market-wide use, market movements may be ascribed to AI and machine learning models, and interpretation of market shocks may be hampered. Finally, high frequency trading (HFT) applications of AI and machine learning could be new sources of vulnerabilities. If a similar investment strategy based on AI and machine learning is widely used in HFT, it might increase market volatility through large sales or purchases executed almost simultaneously...
 
5.3 Networks and interconnectedness
 
Applications of AI and machine learning may enhance the interconnectedness of financial markets and institutions in unexpected ways. Institutions’ ability to make use of big data from new sources may lead to greater dependencies on previously unrelated macroeconomic variables and financial market prices, including from various non-financial corporate sectors (e-commerce, sharing economy, etc.)...
 
...If a critical segment of financial institutions rely on the same data sources and algorithmic strategies, then under certain market conditions a shock to those data sources ... could affect that segment as if it were a single node. This may occur even if, on the surface, the segment is made up of tens, hundreds, or even thousands of legally independent financial institutions. As a result, collective adoption of AI and machine learning tools may introduce new risks.