MLExtensionsLibrary "MLExtensions"
normalizeDeriv(src, quadraticMeanLength)
Returns the smoothed hyperbolic tangent of the input series.
Parameters:
src : The input series (i.e., the first-order derivative for price).
quadraticMeanLength : The length of the quadratic mean (RMS).
Returns: nDeriv The normalized derivative of the input series.
normalize(src, min, max)
Rescales a source value with an unbounded range to a target range.
Parameters:
src : The input series
min : The minimum value of the unbounded range
max : The maximum value of the unbounded range
Returns: The normalized series
rescale(src, oldMin, oldMax, newMin, newMax)
Rescales a source value with a bounded range to anther bounded range
Parameters:
src : The input series
oldMin : The minimum value of the range to rescale from
oldMax : The maximum value of the range to rescale from
newMin : The minimum value of the range to rescale to
newMax : The maximum value of the range to rescale to
Returns: The rescaled series
color_green(prediction)
Assigns varying shades of the color green based on the KNN classification
Parameters:
prediction : Value (int|float) of the prediction
Returns: color
color_red(prediction)
Assigns varying shades of the color red based on the KNN classification
Parameters:
prediction : Value of the prediction
Returns: color
tanh(src)
Returns the the hyperbolic tangent of the input series. The sigmoid-like hyperbolic tangent function is used to compress the input to a value between -1 and 1.
Parameters:
src : The input series (i.e., the normalized derivative).
Returns: tanh The hyperbolic tangent of the input series.
dualPoleFilter(src, lookback)
Returns the smoothed hyperbolic tangent of the input series.
Parameters:
src : The input series (i.e., the hyperbolic tangent).
lookback : The lookback window for the smoothing.
Returns: filter The smoothed hyperbolic tangent of the input series.
tanhTransform(src, smoothingFrequency, quadraticMeanLength)
Returns the tanh transform of the input series.
Parameters:
src : The input series (i.e., the result of the tanh calculation).
smoothingFrequency
quadraticMeanLength
Returns: signal The smoothed hyperbolic tangent transform of the input series.
n_rsi(src, n1, n2)
Returns the normalized RSI ideal for use in ML algorithms.
Parameters:
src : The input series (i.e., the result of the RSI calculation).
n1 : The length of the RSI.
n2 : The smoothing length of the RSI.
Returns: signal The normalized RSI.
n_cci(src, n1, n2)
Returns the normalized CCI ideal for use in ML algorithms.
Parameters:
src : The input series (i.e., the result of the CCI calculation).
n1 : The length of the CCI.
n2 : The smoothing length of the CCI.
Returns: signal The normalized CCI.
n_wt(src, n1, n2)
Returns the normalized WaveTrend Classic series ideal for use in ML algorithms.
Parameters:
src : The input series (i.e., the result of the WaveTrend Classic calculation).
n1
n2
Returns: signal The normalized WaveTrend Classic series.
n_adx(highSrc, lowSrc, closeSrc, n1)
Returns the normalized ADX ideal for use in ML algorithms.
Parameters:
highSrc : The input series for the high price.
lowSrc : The input series for the low price.
closeSrc : The input series for the close price.
n1 : The length of the ADX.
regime_filter(src, threshold, useRegimeFilter)
Parameters:
src
threshold
useRegimeFilter
filter_adx(src, length, adxThreshold, useAdxFilter)
filter_adx
Parameters:
src : The source series.
length : The length of the ADX.
adxThreshold : The ADX threshold.
useAdxFilter : Whether to use the ADX filter.
Returns: The ADX.
filter_volatility(minLength, maxLength, useVolatilityFilter)
filter_volatility
Parameters:
minLength : The minimum length of the ATR.
maxLength : The maximum length of the ATR.
useVolatilityFilter : Whether to use the volatility filter.
Returns: Boolean indicating whether or not to let the signal pass through the filter.
backtest(high, low, open, startLongTrade, endLongTrade, startShortTrade, endShortTrade, isStopLossHit, maxBarsBackIndex, thisBarIndex)
Performs a basic backtest using the specified parameters and conditions.
Parameters:
high : The input series for the high price.
low : The input series for the low price.
open : The input series for the open price.
startLongTrade : The series of conditions that indicate the start of a long trade.`
endLongTrade : The series of conditions that indicate the end of a long trade.
startShortTrade : The series of conditions that indicate the start of a short trade.
endShortTrade : The series of conditions that indicate the end of a short trade.
isStopLossHit : The stop loss hit indicator.
maxBarsBackIndex : The maximum number of bars to go back in the backtest.
thisBarIndex : The current bar index.
Returns: A tuple containing backtest values
init_table()
init_table()
Returns: tbl The backtest results.
update_table(tbl, tradeStatsHeader, totalTrades, totalWins, totalLosses, winLossRatio, winrate, stopLosses)
update_table(tbl, tradeStats)
Parameters:
tbl : The backtest results table.
tradeStatsHeader : The trade stats header.
totalTrades : The total number of trades.
totalWins : The total number of wins.
totalLosses : The total number of losses.
winLossRatio : The win loss ratio.
winrate : The winrate.
stopLosses : The total number of stop losses.
Returns: Updated backtest results table.
Machine
Neon Juliet - PreviewThere is no TLDR, but there is a summary at the end. I strongly encourage to read full description before trying it out. Enjoy!
Background
=========
Having successful and adamant trading systems typically consists of two (oversimplified) elements: signals and risk management system. In most zero-sum games, such as trading, signals must offer an advantage against the market, and risk management system provides a safety mechanism to allow the system to exist in the future. Let me explain.
Say, I have a solid risk management system: it is diversified, with take profit and stop loss thresholds set for low risk, on average I trade less than 3% of my assets, and there’s a loss recovery mechanism, etc. Hypothetically, it’s pristine. Now, let’s trade this portfolio against a flip of a coin, essentially a signal that provides 50% probability of things turning out in my favour. How profitable is such system? My answer: it isn’t. I might be able to sustain this system for some time, but eventually this system is going to have to loosen risk restrictions to stay ahead of the commissions and borrowing costs, resulting in overtime detrimental trend.
Conversely, if the signals provide greater than 50% confidence of things turning out in my favour, but risk management is poor, I’d expect such system to end up in a disaster soon, perhaps after a few euphoric gains. (I’d isolate a top-notch signals, say >90% confidence, in another bucket, but this idealistic system is non-achievable in my practice, so I’ll leave it be)
Neon Juliet was developed to offer an advantage against given markets. Probabilities generated by this model are statistical historical outcomes. This model developed using only price action and is unable to consume any other data or price data across instruments. In other words, it doesn’t know anything you don’t see already on a chart.
Neon J performs best on complex instruments where there’s great diversity of actors and considerable daily volume .
Methodology
==========
In principle, Neon J is based on Bayes’ Theorem. Simply put, prior knowledge of price action ( aka patterns) provides basis for probability of future price action development (ex. long or short trend).
The training process is implemented outside of this script mainly due to Pine Script limitations. This script, however, contains inference portion of the model.
As input for training, daily candle data is used. From this data, feature engineering step of the training develops features, like price average divergence/convergence (think MACD ), price strength (think RSI , ADX ); multiple periods used to diversify long and short patterns. This is done to develop a “state” that is reflective of recent price development. Ex. what we’d call a trend is just a strong and consistent upward price action, but we’d need to look at most recent N candles and their pattern to know that.
Once features are developed, I train a model using Reinforcement Learning technique. Simply put, this technique allows an agent to interact with a trading simulator and take actions (ex. go long, go short, etc.). After many iterations, the agent learns conditions (patterns) that lead to positive outcomes and those that lead to negative outcomes. This learning is quantitative, which means there’s a way to tell which probabilities are strong and which are weak. These probabilities are indicated by this script.
Trained Neon J models are instruments-specific. Meaning, that model for DJI is not compatible with SP500 or any other instrument. Experimentally, I proved that such approach over-performs generalizable models (those that are trained on data from multiple instruments)
Neon J currently only support daily time frame. The limitation is purely practical to reduce the development load and model size.
Results
======
Tests show 60%-70% success rate (on average, some instruments are worse than that, some better) of individual signal when threshold is set to 0.3 (roughly equivalent to 65% probability). This is calculated with Pine Script Strategy with the following entry/exit rules:
Entry when individual signal (a dot) is above 0.3 (long) or below -0.3 (short)
Exit when 14-period smooth signal (a column) is above 0.0 (short exit) or below 0.0 (long exit)
No stop loss or take profit levels.
Pyramiding is set to 100 (to allow unrestricted action of all signals)
All trades are closed on last tested bar (to conclude all signals in-flight)
Percent Profitable is what we take as success rate in the context of this assessment. This number represents how many signals were profitable vs all signals actioned.
It is also worth noting that this assessment was performed on a time period previously unseen by the model. Simply put, we only train a model with data up until date X, then we test starting from date X onward. This ensures that the assessment is unbiased by the model already “knowing” the future. In practice, this gives confidence that future (unknown) market dynamics is going to be representative of our test results.
Be aware, the above “strategy” is not my recommended usage of this signal, it is simply an assessment technique that is meant to be as simple and unconstrained as possible.
How to use this script
================
The script calculates a probability. A term probability here is used in a loose form and means “a numeric value in roughly -1 to 1 space that represents the likelyhood of bullish or bearish price action”. Keep in mind that probability values can go over 1.0 or below -1.0. This is due to the fact that these value are normalized to -1/1 space using 95-percentile (this detail is largely unimportant for usability’s sake).
Indications
--------------
Dots (circles) indicate individual probability value on any given bar. Indicated value on a given bar indicates the probability of future price action. High (positive) values indicate high probability of long action in the future. Low (negative) values indicate high probability of short action in the future. You should interpret future as a gradient (a trend developing slowly over time) instead of being isolated to what’s immediately follows (ex. next bar)
Columns (histogram) provided as convenient view of smoothed probabilities of last N bars. This is controlled by the Smoothing parameter and defaults to 14.
Parameters
---------------
Model parameter is the backbone of this script. It is a required parameter and it is unique for each instrument. Example models provided at the end (see below). This parameter is a long 10000+ character representation of a model.
The script has two additional parameters for configuring interpretation: Threshold and Smoothing.
Threshold controls the level at which values change color (ex. above 0.3, turn neon blue, and below -0.3 turn neon purple).
Smoothing parameter provides a way to smooth out individual probabilities into a exponential moving average with the periods provided. This average is indicated using columns on the indicator.
Model expiration
----------------------
Models are valid for 1 month after training. This is done by design to prevent model deterioration. A month is proven to be a maximum period of time to hold model performance steady. After that, deterioration is likely to occur. Optimal time for model lifetime is 10 days (this is what I use for live trading), and of course most optimal (but unpractical for now) is to re-train daily.
Validity indicated with blue-tinted indicator background, while red-tinted background indicates expired period.
Preview
======
This script is released as a public script for anyone to try. My motives for this release are two-fold:
To subject the model to a variety of conditions, including traders with different experiences trading different instruments (subject to specific models offered of course). Essentially, my own testing is not enough to grasp a full breadths of scenarios. I’d like to harden it and understand where it is strong and where it might fall short (pun intended).
Get an idea on how Neon J might be useful when making trading decision. I tried to make the representation of the signals unconstrained and unopinionated, so there’s room to explore and experiment. I found that Neon J can be packaged in a number of different ways.
At this moment the script is closed-source. I might consider open-sourcing this script in future depending on how much feedback I get from this submission and whether it’d be deemed useful to others.
Summary
=======
Neon J is a set of probabilistic models for predicting future price action with ~65% accuracy. It indicates individual signals (circles) for probability of price action in a foreseeable future, while smoothed signals (columns) are provided for a more dynamic view of probable price action. Blue circle - strong long probability; Purple circle - strong short probability. Blue column - strong long trend ahead or in-progress; Purple column - strong short trend ahead or in-progress.
To use it, copy models below and provide them an input to “model” parameter when applying to a chart. Models are instrument-specific. Only daily (D) charts should be used.
The script is provided for evaluation purposes.
Models!
======
At last, here are the models (a piece of text you need to input in script parameters for each instrument)
TVC:DJI :
DJI|20121220|20221220|0.597,-0.032,0.0,-0.121,0.0,0.866,-0.046,0.0,-0.091,0.0|1.492,0.1,0.0,-0.162,0.0,-0.669,-0.037,0.0,-0.042,0.0|0.07,0.374,0.0,0.305,0.0,0.085,0.488,0.0,0.26,0.0|0.249,-0.257,0.0,0.529,0.0,-0.018,-0.233,0.0,0.502,0.0|0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,30,30,10,10,10,10,60,10,10,10,20,10,40,10,10,10,80,10,10,60,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,20,10,10,10,20,10,10,10,10,20,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,20,50,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,30,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,60,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,20,30,10,10,10,10,60,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,20,40,10,10,10,70,10,10,10,10,60,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,70,10,10,10|-645,-188,-7,-97,-4,29,-18,90,60,-7,-30,117,-226,-82,-49,77,-245,53,78,221,-72,280,245,400,683,268,-74,-15,-106,-102,-3,251,302,536,47,3,-6,-179,-56,101,-62,172,176,98,-15,-71,-18,200,61,-249,-30,-38,1,94,-2,-9,47,79,-35,-15,34,-30,76,120,39,96,-47,-11,-61,-21,124,-704,0,-248,112,-193,143,-27,-14,133,170,-20,-17,-2,-120,61,-98,-32,-2,79,-2,109,-35,-16,132,-44,-63,-168,205,-28,919,235,-34,-53,-23,-243,-68,-26,-35,-54,60,-37,28,-91,-3,-21,-47,79,-127,229,61,59,-49,-139,-63,-43,91,201,-19,-80,-27,120,-122,-141,-100,-32,-25,-98,-27,50,-2,-65,-138,-7,-36,-9,53,-36,-36,-64,-11,216,-5,-664,-19,74,82,-83,-3,-66,21,386,-454,-1002,-282,-7,-52,-30,-9,-16,-148,-131,112,-484,-96,97,93,-13,-162,-49,38,31,-5,-199,-22,205,153,-29,14,-41,-222,-225,-145,107,70,-3,-8,-7,-20,-247,37,96,268,362,-95,706,-69,60,70,120,-34,-65,-152,-69,-7,69,-76,71,-5,384,109,-102,-484,-3,34,60,-20,380,244,678,292,-48,-2,-154,-17,-62,105,486,597,212,-26,-21,-310,-29,-22,-90,285,-204,-92,-290,-6,-516,-42,-16,127,-47,-7,-72,-247,76,-47,-13,43,-26,43,89,-38,30,-21,-106,-78,113,-19,-13,-8,-12,-12,362,247,-4,50,76,64,-14,-52,-16,-93,-172,53,-1,32,99,22,-75,-4,-9,31,70,116,-54,-61,-3,-55,-19,-15,176,143,-11,134,144,-11,-28,-47,-29,-136,-75,99,64,-9,-2,-24,-43,30,-161,-179,82,175,129,115,-71,-396,-202,101,-9,139,-6,-31,-312,-111,2,0,-234,-21,-52,-31,-12,-26,-37,-144,-23,68,23,-16,149,60,-64,10,-7,-8,46,210,393,-5,96,-56,89,48,475,176,20,-10,-31,-29,34,76,41,178,38,-32,-94,-33,76,-5,91,-15,123,72,-46,-13,-11,0,-37,-244,-161,155,-8,-3,165,23,77,16,-117,35,-74,-5,-107,-286,-24,-263,-14,-37,-5,-196,-290,-576,-188,41,-20,-98,-34,-45,-45,-242,40,60,-7,-10,-17,-43,73,48,-25,-8,-40,-27,-2,-5,42,73,-6,-23,8,-16,63,167,21,-99,-47,-119,-36,-59,192,158,115,123,54,-28,-1,-90,-169,-71,-72,114,156,-141,155,64,42,-88,69,-75,76,94,-4,65,102,152,-9,10,-17,-192,67,-10,-343,-90,-43,-106,12,-9,-79,-10,-73,-461,-509,-75,99,-57,0,-27,80,-156,-198,-642,-363,33,47,-28,-40,-43,-8,9,-27,-67,41,26,0,6,-49,-29,-60,32,70,34,-2,-9,-40,-240,-152,21,189,49,67,12,-12,-2,16,31,200,193,211,-150,-84,-45,58,75,44,260,128,105,-9,-11,-1,82,-94,184,-53,266,326,-55,-209,-9,54,85,308,-14,60,420,160,-39,-81,-17,-10,77,108,-28,257,-104,-53,-59,-128,-5,-13,8,119,-20,-130,-49,-9,-3,-23,-46,150,194,263,-214,-12,72,-6,-22,25,-10,290,-41,-21,-18,-1,-17,-42,-14,-21,0,-4,-23,-1,-1,-13,172,-9,224,86,-9,-2,-22,176,-6,33,186,-61,-187,-46,-33,94,172,0,16,-12,-37,59,103,118,194,1000,44,40,49,81,82,89,142,-34,-26,-2,-15,-19,0,271,-56,-45,-21,-96,-146,-5,-54,141,-11,-320,58,-23,-43,-14,-49,142,127,120,-285,-187,-102,-72,-11,-55,-25,44,52,-43,-13,20,-41,-23,-88,-25,-4,-23,11,-179,-9,96,-84,215,93,-5,-49,148,-2,-58,-14,24,-6,-33,-6,103,9,0,-61,-1,29,113,98,-97,-19,-52,87,-39,-146,-70,-72,-119,-844,-184,-45,-27,-96,-155,93,-56,-41,-20,-43,-63,-142,-89,263,66,21,-21,-32,-70,-70,-263,20,-99,-11,-32,-50,-122,-186,-159,-137,136,-77,-14,-814,-23,-22,-170,-137,-42,-36,-64,75,-123,-100,-53,68,133,124,-77,211,217,522|0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,60,10,10,10,20,10,40,10,10,10,30,50,10,10,50,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,20,40,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,20,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,60,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,20,10,20,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,60,10,10,10,10,60,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,70,10,10,10|-73,-90,70,38,76,12,-269,-89,-47,-77,-43,-161,114,-83,-48,36,-18,-11,-2,-39,-239,-140,-40,-341,-106,-78,83,92,62,-34,-231,-381,-311,-15,-178,-49,-29,-29,-73,-44,-271,-2,-49,-102,-126,-65,-45,-51,-71,-75,-21,52,-19,-29,-24,-131,38,-79,-53,-8,271,43,-24,-60,-8,-8,-5,-15,8,21,-127,72,-16,-40,-43,-70,64,232,-28,172,-22,-27,-8,-100,-134,99,133,61,67,-37,-1,-7,-55,-75,108,-112,7,-70,469,-62,-12,116,-54,-259,-49,-150,-146,-58,-3,-5,-66,-45,-102,-17,-22,-71,-96,-27,0,-46,30,-22,-130,-233,-89,-189,-14,111,0,-9,12,-235,-178,-6,-9,27,-31,-70,-7,-7,-13,-71,27,-1,-14,-24,-101,-38,18,50,-79,-3,-191,-47,-2,-12,-12,112,24,-5,-93,-295,-80,0,-8,-1,115,112,200,235,114,67,-13,-37,-130,-96,85,71,232,141,-265,-137,-57,-8,81,391,-37,-68,-76,57,119,-240,-45,-102,53,40,-23,61,-71,-156,-26,-19,81,-123,-83,-59,104,0,-96,-7,-17,-34,-18,-11,0,-98,-52,-84,-8,-53,-11,48,-4,-34,-16,-143,-7,-31,-77,-44,-34,-15,-64,-65,-21,-152,-240,-26,-172,-50,-170,-32,-33,-1,-25,-15,-15,-91,-87,-231,-19,-34,-70,-59,55,17,-24,10,-29,-41,-2,-56,27,-134,-54,-41,-30,46,-3,-363,-20,-55,65,16,38,9,-79,-9,51,83,-97,-36,62,-5,-28,-73,-12,0,62,-198,-4,-20,-4,-17,-128,-34,68,-31,-247,-239,-21,-41,-93,-24,14,-81,-238,-165,-44,-40,-102,2,-99,661,-188,0,0,-9,-27,-20,27,33,639,-2,-20,-55,-99,-45,-31,-423,-152,-66,-30,-3,-86,-36,104,-45,-34,104,-227,-191,-80,-65,-56,-86,143,-26,-21,-80,-47,-23,73,165,-93,-7,-43,-9,70,123,-50,-5,-1,57,63,-36,-17,-62,-39,-14,-34,-5,-77,-37,-98,-45,-59,-49,4,-159,-74,-29,-16,-244,-486,-245,8,-13,-1,-34,-58,-182,-62,-695,372,44,-46,-5,-11,-156,-178,-64,-2,-67,-37,-24,-61,-57,-30,69,-27,-153,7,-19,-19,-78,-52,-31,231,-54,-18,-28,-40,51,117,117,-14,-84,-23,-38,134,197,-10,-51,-2,-71,-49,26,268,-15,-83,-49,-35,-29,-94,29,-39,-140,-167,-68,-1,-31,-120,0,74,-59,-116,-134,-37,-136,-154,-136,-303,6,44,-29,-32,-48,-7,-115,-667,-500,-242,0,-1,-30,-3,-21,119,-115,-565,-211,115,-9,-67,-84,-13,-68,-93,-80,-106,65,-8,-89,-417,-29,-27,-61,-27,-18,64,66,115,22,-57,-55,-1,-10,-18,-80,112,85,47,-28,-3,-75,-20,-69,-54,252,90,-63,-35,-12,-4,-15,-1,11,68,-23,-16,-95,-3,-3,-25,31,7,-101,-104,-63,-45,-91,-6,81,-6,-110,-70,49,-13,-85,-57,-179,-66,-92,-284,-152,-249,-80,45,-75,-158,-50,-115,-9,-22,-322,-124,-57,-64,-1,-100,-58,-104,-67,-106,-224,-45,287,-21,-314,-18,-50,-60,-19,-50,-74,-32,339,-8,-114,-164,-31,-16,-6,-37,-26,82,40,40,-13,-30,-75,-54,-124,-2,-37,-10,19,-67,-62,-307,-130,-153,44,-18,-15,-2,-5,-31,10,-11,-78,50,74,-1,-15,-35,-9,-29,-31,91,58,-45,-48,-14,-8,-123,-205,-7,-3,-15,-63,-17,-26,-48,-106,-153,-166,-7,-23,-116,-53,-50,-23,-6,-10,-22,3,-142,-251,-196,-80,-30,-21,75,-36,-6,-188,-28,-2,8,-6,-72,-40,-5,-49,-28,-4,-101,-12,49,33,-19,-96,-169,-58,-293,-201,-69,-25,-82,-17,0,-10,-149,-134,-41,-87,-12,-29,-10,-34,-30,35,59,-122,-5,9,24,0,-13,47,81,-47,104,-7,-17,-76,-34,-17,-49,-69,-47,-20,-26,-46,-49,-248,-35,51,-29,-15,-14,-9,-285,-46,-1,-51,-56,-45,-139,-17,-45,-22,-16,-35,-75,-5,-13,0,-5,-18,-13,2,-7,-10,89,-1,-3,-148,-16,-51,-5,-9,-10,33,37,-44,-125,-1,-7,-48,-20,-10,-1,61,65,100,43,-15,-6,-68,-9,-92,-47,-38,-47,-17,215,500,1000,45,-41,-45,-26,-91,73,24,-28,-27,-65,-102,-27,-96,-142,-34
VANTAGE:SP500 :
SP500|20121220|20221220|0.573,-0.033,0.0,-0.041,0.0,0.846,-0.045,0.0,-0.026,0.0|1.45,0.109,0.0,-0.119,0.0,-0.626,-0.007,0.0,-0.08,0.0|-0.06,0.475,0.0,0.142,0.0,0.089,0.612,0.0,0.13,0.0|0.214,-0.127,0.0,0.619,0.0,-0.057,-0.084,0.0,0.556,0.0|0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,70,10,10,10,10,60,10,10,10,20,50,10,10,10,70,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,40,10,10,10,20,20,20,10,10,10,10,20,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,20,10,10,20,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,60,10,10,10,10,60,10,10,10,10,50,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,20,30,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,60,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,70,20,10,10|-94,-209,311,137,89,-128,-228,-15,79,-81,-631,743,252,116,128,-196,-100,-101,-6,207,237,724,345,190,118,-290,-17,-163,-33,-37,140,425,736,-17,-22,-61,-5,-20,85,150,-15,102,274,179,4,-58,-30,-161,-71,-17,-31,-44,-107,53,-3,-19,7,93,-153,-32,-3,-46,-16,-9,71,-131,396,-13,34,-83,-15,-11,-17,72,-457,-143,-67,63,-207,-155,-223,-48,-762,266,-66,339,503,-54,-303,-173,-45,-58,-5,-52,624,1000,496,85,-173,-51,-58,-71,46,92,127,-32,-70,-1,-45,-63,-84,-102,-79,-117,-1,-114,-39,52,-12,-18,-13,-2,192,153,190,-120,-147,-13,-75,-9,-54,-31,-7,-128,-39,-97,60,-29,-24,-23,-173,-133,-241,-118,22,-2,1,-2,-48,-12,-23,-89,-23,-37,-33,-10,-5,-60,-28,-80,-113,-128,184,-170,-93,-50,-7,-43,-52,-87,-143,37,-100,-39,-239,-24,-154,82,-27,100,766,-51,-23,168,-29,138,-35,-50,42,71,-23,38,-23,57,131,-16,-35,-12,-54,-15,181,128,127,131,-19,-47,-108,-43,84,-152,-5,-7,-10,-8,-20,59,53,-269,-44,-7,-67,-26,-13,-10,-116,-21,-49,87,-19,-8,-31,-35,-38,-13,170,185,-54,-4,-56,-85,-108,-147,-19,-15,76,-9,-59,-100,-36,-39,-31,-18,141,66,-85,-27,44,123,123,-13,-8,36,-13,-39,-13,8,189,82,-17,-33,-5,146,-100,-29,64,-20,-53,-23,-97,-2,-77,-89,-5,-21,-132,-31,-15,-47,-1,-8,32,-13,-39,-42,-27,-43,12,-97,-35,-29,-18,-32,152,41,-13,-39,-14,-13,-36,-10,-37,-25,49,109,97,118,85,-56,-59,-74,-21,-167,-145,-12,-5,-29,-63,-107,202,-15,-33,-46,-63,-89,-97,-56,17,-25,-74,-2,-101,-210,-127,-96,-15,-59,-105,-24,-106,-37,-52,-2,-25,-27,-47,-5,14,-8,51,-6,-32,-5,23,-57,-32,-17,39,-4,-20,-28,-42,-23,101,-8,-11,-30,-25,-165,-113,-53,-82,-4,-52,-3,-5,21,-22,-333,-3,94,25,-33,-14,-83,26,-26,-41,-43,-36,63,9,-343,-304,-231,-15,-54,44,-127,-182,139,-83,25,-30,-14,-36,-32,-84,-138,23,-49,-13,-17,-139,-168,-146,-2,-46,-54,-34,-17,-40,-132,-149,-79,-40,-116,-65,-50,-124,-69,37,-21,-29,-6,-48,-232,-84,-59,-3,-6,-13,-11,1,-6,-133,-252,-12,-44,-114,-25,-120,-24,128,-27,-166,-36,-47,-65,-43,-15,-3,-88,-170,-209,-58,-185,-101,-120,-106,65,-21,-40,-12,87,-104,-31,-333,-272,-177,43,-75,-89,-41,-65,-52,-29,3,-10,-44,-18,-11,-7,-46,-37,-7,-5,27,-19,-8,-55,85,54,-6,-141,19,-19,-19,-6,-55,1,-36,-148,-22,-66,-107,-13,-197,-36,39,117,94,31,-20,94,238,48,-18,-41,-9,-1,-24,-30,9,-6,232,-16,-16,79,-27,13,-15,-15,194,223,344,212,-33,13,49,136,-5,-7,227,-82,-42,155,65,86,-24,71,-38,-38,-10,-209,17,0,-41,-19,-87,-36,-18,-108,69,-38,-11,-25,-31,70,-10,135,62,-133,85,-1,-10,-14,-97,82,-5,-16,-81,-390,-83,-1,-35,-27,-115,-92,-4,130,145,-337,0,-1,-59,-32,-120,169,14,-34,25,-14,-30,7,-24,59,-5,35,-8,-11,-11,155,179,100,80,17,-6,-5,-46,-1,566,396,41,-13,-63,-10,53,60,253,820,325,202,-120,-23,18,-136,-42,6,-85,-26,-54,-60,0,14,-26,144,-24,-84,-12,-37,-37,25,134,157,-3,181,-23,-64,34,-10,53,-122,126,173,277,-323,-76,11,-8,-31,0,-5,156,-40,202,47,-33,22,-88,-127,-89,-171,-4,186,213,-24,-1,0,-17,-34,80,155,-53,-51,-113,-57,-36,-2,73,24,65,36,-21,191,-12,-42,-13,-16,-18,-13,90,541,125,-39,-1,-398,-43,-65,-496,-1,-11,-35,-21,-4,-68,-56,-78,66,-19,-51,51,39,330,-34,-173,11,18,-7,-24,-51,400,-19,173,-54,-208,-48,-29,-184,-34,-234,-26,178,178,-2,-63,-54,-71,-58,-91,-154,69,-40,-59,-136,-55,-122,-3,-18,-27,-203,-33,15,84,-10,-13,82,-93,317,0,215,80,37|0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,60,10,10,10,10,60,10,10,10,20,50,10,10,10,70,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,20,10,30,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,30,10,10,10,20,50,10,10,10,20,10,30,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,20,10,10,20,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,60,10,10,10,10,60,10,10,10,10,50,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,20,30,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,60,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,60,20,10,10|-506,-65,-264,-239,-206,-1,45,-58,-192,-202,-134,-214,-304,-117,-129,-70,-148,-46,-2,-77,-253,-532,-138,-73,-6,-23,-6,-50,-94,-286,-213,-271,-190,107,150,-25,-46,-49,-121,-52,-166,-98,-54,-58,-100,-18,206,265,-58,-6,-137,163,-26,-152,-24,-52,3,-80,-71,-4,-20,-51,-42,-74,-111,93,-81,70,47,-51,-5,-93,-74,-139,-119,-11,-51,-17,438,252,-95,-52,-194,-175,-78,-285,-129,-310,-82,-75,-199,-36,-142,-186,-328,-371,-157,-57,175,0,-4,-142,-150,-36,-175,-22,-101,66,69,298,-39,-18,-37,100,-38,226,-50,-74,0,-58,-86,-80,-1,-104,153,62,-67,0,81,212,4,134,74,-121,-100,83,-2,94,-43,-36,-8,-27,2,-56,-8,-85,-35,-2,23,108,-15,452,-28,-15,-15,-60,-64,180,-98,64,-26,719,19,-91,-67,-149,-14,206,131,-201,276,319,185,-46,-176,-259,-57,-213,-149,-57,-96,-79,133,123,-13,-79,-164,-38,-68,69,-10,-19,-17,93,-20,-9,-61,-2,-19,-63,-164,-182,-16,-35,-115,-52,-4,-6,-28,-19,-162,-58,140,-30,26,49,-47,-78,-2,343,274,62,-61,-190,-1,-105,-98,-112,246,-98,-103,-165,-282,-5,-2,-142,-133,-41,-48,-23,-84,-250,-22,114,286,-22,-217,-149,-47,-135,-255,-26,-42,246,267,-130,-1,-32,-14,-50,-322,-62,-20,-135,-38,-51,-46,86,-23,-110,-155,-49,-9,14,-22,-23,135,-96,-51,-132,87,175,139,-14,-51,-53,-38,132,149,47,-97,-86,-65,-26,-70,-48,-11,-76,35,-149,-343,-163,-101,35,-4,-32,-3,-229,-102,-353,-94,-59,-157,-86,-22,-129,190,137,-79,-41,-136,-26,-10,-97,107,1,-56,-37,-35,-23,84,78,0,-9,75,-40,-41,-53,-23,80,88,-75,-114,-10,80,-21,-151,-67,-29,-87,-71,-42,-12,-67,-93,-47,-165,-98,-8,219,216,109,-9,-48,-161,-55,-83,9,-15,220,142,119,-24,-76,-97,-3,-57,-6,39,-7,-118,-186,-60,-10,-82,-50,-204,-47,-185,40,20,-83,-54,-9,55,-177,-18,289,568,228,15,-119,-172,-90,-35,-70,16,-51,-116,-43,-109,-32,-20,-14,-13,-142,-26,-36,-43,-81,-91,98,-27,155,130,-6,-26,-52,147,128,0,-74,-20,-149,-41,303,508,-21,-45,66,-130,-53,-69,657,105,104,-85,-95,-27,-8,-125,-268,312,-72,223,-78,-11,-79,-208,-147,-61,-505,-5,-4,-1,-10,-175,-259,-142,-178,-11,-102,72,83,306,-1,-5,-9,-72,-57,-5,-13,-119,239,776,567,46,-5,-53,-79,-25,-71,-24,93,-35,-10,-29,-160,-36,13,195,-34,80,-41,-2,-86,-116,-49,-1,-98,-52,-18,-36,-82,92,25,-3,158,-47,-56,-16,-61,118,450,-44,-132,-21,-28,-212,-202,-66,-25,-116,-228,-2,-140,-394,-10,-230,-120,32,-134,-140,-199,-99,-29,-437,-68,-32,-89,-134,-3,-28,-38,-3,-3,-521,-50,-66,-66,-24,-63,-74,-110,-80,-23,-4,-7,-21,-7,-73,-138,-29,-240,-109,-69,-77,-91,-10,-6,-26,-134,-82,-79,-92,-52,-112,69,-74,-89,-40,-8,-164,-271,-192,-45,110,246,-33,-83,-2,-59,-75,-9,-157,671,-43,-2,-9,39,-164,-85,-59,-84,-72,-83,-195,-180,36,-42,-37,-73,-58,-214,-78,-93,146,-27,-49,-5,-97,-31,-5,109,-111,-28,-36,-41,-90,-45,-123,-279,-338,-11,-150,-5,-72,-44,-7,-99,12,-279,-61,70,-173,-12,-45,-30,-19,-168,14,-231,-149,-58,-36,-84,-250,-160,-111,-28,-38,-129,-27,-116,-26,-409,-240,-89,-135,-64,-87,-95,-9,-65,-3,-7,-97,-203,-165,-52,-59,-41,-18,-7,-56,254,-44,-71,-40,207,-9,-41,-7,-85,-243,-18,-13,-67,-17,-41,-57,-1,-20,-20,-105,-120,-51,-29,-117,-72,-30,-44,-52,-33,-29,-172,-5,-28,-114,176,-14,-24,-137,-3,-157,18,-4,-194,-55,-159,-100,-195,-148,-60,-221,-46,-65,-5,-96,-10,-23,-17,-264,-79,-72,-70,-9,-45,-19,-15,196,262,-6,-207,17,-29,210,209,816,1000,84,-169,-112,-34,-3,-207,-92,-29,-61,0,209,-223,-91,-13,-5,-154,-124,-200,-64,22,-59,-58,-37
BINANCE:BTCUSD
BTCUSD|20121220|20221220|0.475,0.011,0.0,-0.003,0.0,0.881,0.013,0.0,-0.001,0.0|1.25,0.06,0.0,-0.022,0.0,-0.475,0.024,0.0,0.01,0.0|-0.077,0.46,0.0,0.231,0.0,0.015,0.566,0.0,0.169,0.0|0.034,-0.184,0.0,0.618,0.0,-0.004,-0.174,0.0,0.73,0.0|0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,90,50,120,20,10,30,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,20,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,40,20,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,20,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,40,10,10,20,10,60,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,20,30,10,10,20,30,10,20,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,50,10,20,10,10,60,10,10,10,10,20,10,20,10,10,10,10,10,20,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,50,10,10,30,60,10,20,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,20,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,20,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10|48,-117,85,77,-23,-43,-130,-18,-95,-108,-79,-29,-6,-14,-71,-12,-20,-101,-109,-202,-33,39,-52,-66,-249,-74,-47,-266,-10,-27,-9,-1,-15,-17,-4,-63,-115,-37,36,-4,-10,-32,-29,-15,-62,-219,-132,-6,-9,-76,-35,-47,-82,-36,-82,-117,-33,-1,-6,23,108,-52,-84,-3,-285,18,186,378,124,-135,79,-172,21,299,-34,-16,-3,-53,-209,-10,-14,85,-4,-105,-14,-101,-159,-319,-67,69,45,-18,-63,-202,-30,-142,-504,-125,14,74,-2,-6,-13,1,-8,-187,-8,-9,-5,-66,-102,12,-49,77,-58,-238,-41,-7,0,-117,-6,-53,-60,-32,-81,-414,-426,-139,-11,-139,-48,38,-7,170,-515,-442,-24,89,134,-21,-11,-155,102,-121,13,70,-10,-138,-62,-148,-323,-72,-4,-67,384,-183,-75,-18,51,52,0,11,97,1000,184,-6,18,-93,69,-25,42,267,-76,-45,-226,-81,57,20,22,-50,8,-113,-11,-6,79,-11,28,27,87,-14,5,23,-2,3,-2,145,84,66,-32,-42,52,-60,36,-18,-34,-107,63,-198,-551,-189,-3,227,28,-127,-4,-41,127,-176,-1,-95,35,27,152,42,42,43,41,-73,13,-108,-140,-24,60,40,-5,-20,-79,-230,-245,-5,-26,-6,36,33,-1,15,-23,-31,-193,21,-15,24,30,43,-14,26,-11,121,139,199,-53,-31,14,74,77,112,268,-63,2,156,308,76,17,0,14,4,0,11,343,-36,14,-87,-171,-2,41,-75,-33,-646,-1298,-725,32,37,-232,-119,-353,-25,-9,-401,-4,12,45,111,53,-83,-118,-81,-52,-5,-18,-16,21,43,50,105,-26,0,-19,-67,-9,47,-2,0,-3,10,-3,-2,-21,-19,-1,12,-8,8,33,54,64,19,-33,-27,-86,-85,44,46,-11,59,75,0,12,-2,-1,5,-2,186,69,-21,-8,-22,73,5,7,0,128,-6,-90,44,-28,34,-388,-235,89,40,-138,-378,-147,-76,51,65,222,-5,53,51,68,-53,58,-63,-5,-11,-5,-7,10,4,63,137,40,234,141,-18,-9,-5,-73,-46,36,44,21,23,-4,-33,-9,0,-27,-1,-4,5,-140,-7,-2,-4,0,-8,92,-1,-48,-26,-70,-78,-78,11,-63,0,-4,0,48,48,-1,72,281,-4,-1,-1,76,143,18,167,57,40,-8,-11,-7,-5,69,63,84,415,64,45,-109,-40,-27,-16,65,63,-49,66,53,56,56,-6,3,-7,-6,-8,35,44,56,-2,54,65,180,0,61,42,43,-24,-18,81,43,-12,10,32,-3,6,39,37,-35,-164,-68,-25,97,96,69,-6,-99,-7,-3,-6,-158,66,37,74,-70,32,59,-94,-136,-65,-60,-11,-2,58,63,53,-16,-3,-86,-43,-75,-4,52,64,70,68,-15,35,-28,-37,0,-3,10,-14,63,-5,21,-20,-74,-67,-86,-7,35,-13,-8,41,31,65,154,62,-11,-19,33,39,37,29,21,42,39,467,6,58,55,41,23,10,50,61,-29,7,7,-53,-78,21,11,56,-50,-56,-18,14,29,49,23,59,45,41,-31,-16,-2,32,-118,-27,51,15,-19,47,-1,94,-1,-155,-77,-26,-11,-20,39,51,-12,114,-10,-201,-164,-97,-36,-4,0,-35,45,-2,-27,-21,-34,-234,0,29,-8,-5,71,62,-41,-4,-30,-21,-10,-2,56,-23,14,-11,49,-25,6,60,71,71,22,-7,-4,-8,14,14,-317,-7,228,55,99,-92,-14,-8,-65,-368,-134,-76,33,55,-4,-12,-20,80,-46,2,104,57,185,140,-3,25,-22,-51,-18,-21,68,-53,22,140,125,-30,-1,81,-22,-20,-75,-42,-19,0,18,-1,-1,56,21,-22,-18,-41,48,0,29,-11,-6,-55,-18,-21,-41,-194,-99,56,129,-2,15,-1,-17,-47,-10,131,49,-30,-105,-116,-1,57,0,-3,-20,-17,62,68,-20,30,-5,-28,-91,-171,-74,-69,22,36,-19,61,-8,-110,-33,-77,-18,-205,-106,27,-25,62,-121,-150,-65,-6,72,72,57,5,36,0,-31,-17,145,-4,88,-30,75,85,39,38,-5,33,-5,-9,-2,-188,-48,29,32,-25,36,-2,-59,2,-9,11,-33,49,-15,-14,-31,-211,-122,-20,-12,-67,-32,-1,42,-8,-75,-43,-2,0,78,-14,17,-136,253,-31,-101,-380,-105,-1,42,23,-4,-46,-46,64,-7,-38,-22,37,44,37,-32,-43,-58,37,27,-7,-11,14,109,56,-13,-5|0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,20,10,10,10,90,20,30,140,10,30,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,10,10,10,50,20,20,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,20,10,10,20,10,20,30,10,20,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,20,10,30,10,20,30,10,10,50,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,50,10,10,10,10,10,20,10,20,10,10,10,10,10,20,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,50,10,10,20,10,60,10,20,10,10,10,30,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,20,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,40,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10|-97,-25,-103,-109,-104,-28,-6,167,37,-29,-123,-107,-11,-10,-21,-17,21,34,28,-2,-33,-7,44,95,83,109,64,-123,-118,-1,-13,55,2,-17,50,8,-34,-26,-24,-89,-17,-16,-24,55,38,29,-22,-14,-32,-12,-1,77,-3,44,47,-25,-29,-2,26,71,27,21,52,-108,-82,-86,-30,104,46,-39,-99,-64,-12,-179,63,47,-20,-49,-6,-28,-6,-3,-5,-4,17,59,-16,-16,-1,33,91,47,-10,25,96,59,-92,-62,-25,-6,44,-2,-6,-95,-18,-56,-12,-36,-42,-11,-12,36,40,-39,-44,0,173,58,-20,-4,22,49,62,77,-46,-14,-24,108,-10,-127,-8,66,-13,-42,-139,-82,-17,52,-125,0,-20,-23,76,97,57,44,50,50,65,51,78,11,-160,43,120,-50,-57,-10,17,50,-11,-124,-139,-42,-21,-53,29,30,-10,-97,-49,-3,-15,-7,79,1000,-5,-17,0,-9,-40,-24,40,-8,-14,-9,0,-21,-11,-12,173,105,-12,63,-10,52,-6,294,338,-14,-94,-65,-19,-50,-64,-6,-1,-97,329,30,-36,-25,-22,-112,-65,-65,-9,250,110,0,57,16,-56,-51,-9,25,185,-26,33,66,1,212,-44,-7,-20,67,50,-68,46,-23,36,34,5,-30,-84,81,-27,-31,-60,-4,-8,58,-23,-15,4,-34,-12,70,27,-58,10,-3,-5,-44,-2,28,-5,-2,-22,-6,-6,-3,42,-3,57,-3,3,66,351,16,187,48,-190,-104,-261,-132,-5,123,141,17,32,87,25,64,-51,-273,-135,57,-32,324,150,115,-4,-15,-168,-195,-63,-2,20,4,-65,4,-25,-170,-28,-30,15,-13,51,11,18,32,-14,-35,-144,-1,-60,-18,-79,-7,-76,19,-9,25,-52,0,-42,-10,-2,32,69,-16,-11,16,-8,-8,-1,-15,46,49,65,-1,-5,-9,-6,-16,41,43,-1,32,-22,-73,-3,0,-1,-63,-21,91,-59,-32,-37,-8,15,-9,-49,-209,-58,-47,-66,-60,-33,-12,-104,-1,-81,-31,-156,-2,-40,-6,-13,92,-3,-2,31,-118,-331,-166,-25,-32,44,120,-3,16,38,2,-48,-3,10,-7,36,-60,-25,-20,-19,68,39,39,24,-1,49,22,-20,33,-73,-98,5,-5,14,2,-12,-357,-40,-19,-3,0,-19,-6,20,-19,-138,-24,-158,-92,0,0,-28,-23,-13,-56,19,-21,-14,-43,22,-212,-104,-137,-74,-12,8,-13,-9,-109,-166,-293,-170,-54,-210,-99,-37,-98,-339,-215,-42,-3,-317,-450,-125,-77,-76,29,-4,-7,-45,-45,-95,63,106,-8,-51,-113,-107,-7,107,110,66,-168,101,-84,-21,-58,36,-34,-4,2,119,123,22,-2,-627,-75,-33,-14,79,28,0,-17,-111,-350,-234,-40,13,0,-6,-7,-373,-73,-99,-40,0,0,51,31,11,-29,-11,-11,-141,-40,31,-47,-12,-76,-22,-17,-58,-58,-196,-110,-186,-43,-30,-117,-17,12,-315,-148,-165,-11,-165,-287,-154,-20,0,-23,83,-90,-6,50,-190,-9,0,-3,-133,-101,-155,-71,-57,-57,-19,-4,143,-148,-226,-125,-22,-67,-52,-6,-109,16,-64,53,22,-72,-161,-116,-429,-126,-1,-20,-76,-5,41,22,-3,24,-111,-32,-86,31,-29,24,25,-7,-180,-142,-80,-294,-24,23,-2,-52,-34,-95,-29,-30,12,-6,71,-25,-5,-13,-11,-37,-14,-26,27,8,109,-1,127,38,-91,35,0,-24,-3,-3,-36,-21,0,124,-50,-183,0,-96,-7,-7,-10,-141,-256,-356,-322,-103,-2,-89,12,129,70,0,31,-45,-114,-48,-19,-88,-75,-2,-54,-1,8,69,38,-13,-61,-4,-63,55,34,-5,-11,0,-1,-14,6,-27,-76,-62,53,43,67,-4,48,-9,117,-36,-56,-17,-19,44,17,0,-19,-4,-6,-33,-6,63,278,-10,30,61,-1,-42,-5,-14,-3,-5,-1,-11,63,-2,-37,-128,-7,91,370,51,-12,-21,52,-2,-89,13,-21,129,26,52,55,-7,14,-62,-277,-196,-83,0,26,14,23,-11,-5,-64,-33,-20,-35,-1,-10,-13,-19,-9,-68,-17,-1,53,-9,45,-15,-11,-77,42,46,-6,-43,-28,-25,-21,-7,-14,31,41,33,-9,-20,338,594,182,-7,-2,12,27,2,90,-1,66,19,65,0,-44,40,8,77,67,-20,-13,23,42,8,-56,-25,-15,26,-79,-73,-201,-86,-8,-88,-113,-34,-32,64,-45,-9,-151,-7,17
OANDA:USDCAD :
USDCAD|20121220|20221220|0.503,-0.128,0.0,-0.383,0.0,1.0,-0.149,0.0,-0.22,0.0|1.151,0.499,0.0,-0.351,0.0,-0.492,0.163,0.0,-0.233,0.0|-0.723,0.493,0.0,-0.209,0.0,0.369,0.723,0.0,-0.206,0.0|0.373,0.141,0.0,0.498,0.0,0.214,0.334,0.0,0.23,0.0|0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20|53,-18,-312,-155,-60,-19,-11,-17,-6,-66,-2,-12,-35,22,49,-61,-15,235,-24,-79,-44,62,136,41,16,310,123,148,104,-47,114,159,300,229,82,58,-10,0,-5,-13,-37,-103,891,1000,-3,-47,-123,-19,86,155,-4,-71,-54,-22,-13,-16,-134,-29,71,87,35,-113,-20,-7,-21,-13,-7,279,28,57,8,-32,-54,56,-63,-34,3,-3,69,29,13,18,45,-86,-124,-8,8,-7,-54,-3,42,0,-17,31,-10,-4,-37,-40,-49,-4,-88,69,-42,-6,54,-49,11,-5,-9,116,26,19,33,28,-123,-159,-20,19,24,67,30,132,206,41,33,-100,35,71,5,15,102,136,115,49,-43,59,95,51,51,349,282,88,70,-29,-11,113,51,-7,-12,-28,96,-10,-44,-35,4,104,75,-7,-6,-16,-48,-52,-23,-25,-1,154,-25,25,-116,-18,-34,-43,-55,-3,36,134,68,0,-11,40,-5,-105,-62,-39,-7,47,65,63,39,14,48,-33,-28,-27,16,-132,3,103,-6,196,35,90,23,-8,-35,-29,-2,67,-12,631,142,75,-17,-5,-53,-42,-236,-85,249,150,40,33,71,-15,56,-14,84,-35,41,19,9,0,-54,-14,-16,78,-4,93,86,95,-50,97,-142,19,116,-68,-2,-73,325,0,-53,-29,-291,-65,36,-12,-62,-183,-34,39,62,-16,-22,-5,-13,103,-35,-60,-18,8,-6,41,40,-3,105,-36,-3,0,-16,-65,102,-31,-36,-32,-30,72,-62,63,-22,-11,38,37,-8,-76,-120,-66,87,62,-6,-45,68,-16,-32,-28,-195,63,-3,65,74,-2,-87,-1,-156,-473,-97,-59,156,-53,67,174,-86,30,-13,-25,-77,-1,67,46,59,-33,121,-2,-59,48,-95,-198,-99,19,-8,-101,75,31,5,-29,-236,-198,-223,-25,-95,-111,-42,-13,-5,36,-3,-17,-324,-153,-156,-25,-27,-13,14,92,-6,-8,-16,-5,-26,79,72,-31,4,140,-31,-27,-7,-40,-16,-7,34,-6,-20,90,-47,-12,-11,98,-15,-13,-92,-24,15,-33,-52,-117,-7,123,-24,-3,-57,19,17,-42,-86,-23,63,-34,51,-11,-40,-2,20,-51,-98,-210,31,-83,-102,-15,51,-29,0,-3,-297,-7,36,-32,-35,83,-35,-134,-141,-157,-151,-56,73,-22,-25,-4,75,-84,-152,-1,-150,-28,-80,15,2,-135,-27,-7,-6,0,-17,-12,-3,-3,-13,-10,-2,-1,-3,16,-70,-11,-9,71,-147,36,136,-45,-38,77,-5,55,-44,-5,-5,-19,51,-4,-12,-46,-9,-33,14,-43,-14,-57,-9,-15,-113,46,31,33,84,-63,-51,10,-202,-23,25,-3,122,170,-81,-104,-32,64,-78,-8,-38,95,-19,-64,-197,-77,-133,-29,-10,-32,-43,-55,115,24,-89,-89,-31,-24,-17,-73,-171,-22,49,12,-7,63,92,52,-50,-45,-58,-6,-16,-45,-18,21,-37,-42,-24,-93,-219,-17,-7,37,-9,-24,-30,0,-46,-102,-173,-16,65,-1,-34,1,-4,-8,-77,-66,-216,-14,54,-30,-11,-39,-2,-44,-119,8,-56,-106,64,-12,-16,0,-148,-53,79,-20,-56,-34,50,-23,-37,-136,-28,-14,-20,68,153,60,-7,-50,-6,-80,-46,47,-17,-116,135,113,-8,-162,-276,-107,-75,12,-114,-29,291,25,-9,61,-239,-33,-28,-30,-33,-10,57,49,-11,-1,-18,-26,-14,-31,-160,62,-55,44,38,36,-1,-13,-54,-129,-107,-6,-21,-104,-3,-22,-15,50,-19,-10,-97,-37,-8,-2,-47,-2,-55,-127,-85,-45,-44,-16,-61,-25,-44,-4,-16,-63,-4,-26,-66,-57,-9,46,28,-8,-11,-3,27,-75,-102,-51,-53,-19,22,41,-41,-6,-1,-18,-96,-4,-4,-22,-50,-1,-138,-16,53,-122,-349,-70,-20,-51,-46,-197,-14,-87,-21,-35,-243,95,61,-28,-5,-92,-53,-2,-43,-34,-35,-135,12,-12,-19,-63,-124,0,-40,-10,-32,10,-35,-29,-2,-60,-364,-19,71,-7,0,39,-131,-8,-59,-18,-16,-136,-17,-7,-4,-65,-37,-4,-26,48,11,-23,-201,-61,-12,-109,-10,3,-2,-5,558,12,-216,-21,44,-148,-1,-2,-61,54,185,-9,-1,14,-48,-86,-73,-17,-173,-96,148,110,-18,-66,-249,-46,-152,-41,-12,-71,-255,-28,-20,-29,-517,-25,0,-9,-1,-4,-16,-198,-39,-3,-29,-16,80,-8,-21,-16,-24,-331,-123,-45,-52,35,50,-18,-41,-3,9,48,131,-23,-21,-8,-14,-65,-21,-105,-15,-59,63,-2,-30,-23,-79,-5,0,-5,-149,-50,-51,26,-44,-24,-58,-19,-54,0,-109,-39,-149,-66,-40,-80,-110,-4,-5,-30,107,-11,-228,-13,17,-11,-33,47,-1,-5,151,-2,-26,-3,39,-72,-181,-5,-33,9,73,74,-26,-72,-3,-4,-19,-2,-37,64,-16,-36,-20,-5,-20,-96,-120,-80,25,-24,-4,-29,-31,87,-55,-28,-15,-60,-9,-116,-271,-307,-147,-23,-14,-8,44,-15,-15,-17,-9,-18,-141,-64,-59,-133,11,-126,-42,65,-33,72,38,-70,-24,-79,49,25,-151,-2,-48,-38,41,-27,-3,-2,-19,-3,-108,-9,-84,-150,-118,-65,-286,-111,-8,165,-45,110,137,-6,-19,-55,-52,60,5,48,270,89,105|0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,30,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10|-161,-70,111,67,-162,-38,-90,-134,18,-63,-66,-87,-33,-3,-13,-54,-58,-233,-88,-17,-144,-177,-76,-79,-8,-59,-151,-318,-62,-381,-113,0,-845,-93,-218,-81,-74,-190,-100,-41,10,-193,-1207,-87,-32,130,93,-349,-449,-205,-43,129,-269,-147,171,-7,125,-31,-392,-476,-200,58,144,-10,-37,-505,-28,-20,117,-20,266,-7,-46,-173,79,-206,-22,-361,-110,-158,-2,-108,-532,-90,-81,66,65,-7,-115,-85,-8,-11,-66,-68,20,-36,-72,-68,-4,-65,-40,-232,77,127,-116,87,-27,-23,-150,-47,-8,35,-54,-223,26,-251,-1,-364,-188,-109,-187,-137,-111,-228,-262,26,-193,-258,-8,-55,-252,0,-43,-807,-691,-642,-4,-25,-50,-2,-103,-613,-211,-357,-2,-11,-40,-175,-278,-110,34,-7,-556,-21,-29,-43,0,-245,-363,-4,-73,61,-9,-275,-329,-190,-58,-199,374,-15,-11,-43,-35,-187,-49,-212,-167,-495,-327,-48,102,-13,-184,-28,-185,-75,-416,-389,-204,-270,-172,-98,-33,-11,-637,-78,-142,-159,-32,-15,-10,104,-49,100,-252,-103,-58,-63,-245,-21,140,157,149,-46,-160,-203,100,29,-297,-220,58,160,-315,-51,-149,-22,23,-83,-282,47,-118,-143,-56,544,-40,-139,-582,-175,-272,-145,-54,-102,-301,-158,-26,-206,-466,-149,-304,-22,-16,-289,-8,247,112,197,-412,-33,91,100,129,113,-153,-223,0,-263,-34,-26,-274,293,-91,-739,-945,-260,-22,-9,-208,-205,-13,-198,-207,-220,-686,-126,-208,121,-496,-353,-686,-96,-413,-8,0,-411,-34,-126,181,52,-404,-416,-398,1,-237,-815,-38,117,77,-19,-22,71,119,-158,-2,-27,-56,182,-50,-87,-167,-751,-282,-416,-302,-11,-174,-153,-83,-57,-104,-24,-236,-568,-224,-60,-95,-97,-98,-175,-83,-343,-128,-166,-115,-75,-64,-28,-55,-216,232,-21,-153,-280,112,219,-29,-8,-40,-176,-60,192,108,-118,-531,-528,263,9,-60,-251,-115,-2,-177,-228,-903,-597,-168,-83,-284,-43,27,-134,-15,-146,-1055,-307,-5,-151,-146,-256,-4,-44,-164,-29,-75,-38,126,-38,-68,-423,-178,-231,-10,86,-56,-134,-14,-4,154,-149,-136,141,39,95,-16,-102,90,-14,-118,-92,-228,-253,-165,-269,53,-200,-248,-271,318,-405,-292,-131,-56,-236,-498,-487,-119,-230,154,134,-272,-59,152,-230,-228,-330,205,-85,-177,-95,-16,-74,-101,-271,-3,-143,-237,-326,-55,118,140,-56,-356,-292,-101,108,-15,-374,134,-84,426,-51,-216,-474,-667,-42,-70,-177,-16,-38,-154,-37,-91,-472,-450,-302,23,386,-216,-143,-112,-96,-51,-399,-13,-14,-9,-17,-711,-460,-572,-249,-228,-115,-38,-35,57,-71,-90,-864,-215,132,90,93,-29,-5,-20,282,-162,-293,-6,40,136,-116,-17,68,-165,18,-175,-107,-368,200,-4,-285,-743,-361,-234,79,-149,-313,-71,144,-780,-406,-839,-77,-121,90,-48,-5,-87,-57,-137,-321,-597,-258,-64,222,-148,96,-279,-369,-10,-62,-112,-32,-106,98,-15,-39,-483,-47,-2,-47,51,81,-32,147,-11,-249,-319,-277,-189,-45,289,155,-5,-7,-200,-43,-863,-25,-64,454,143,-131,-48,-637,-257,-21,36,813,371,64,0,46,-162,-805,-550,-5,83,198,0,-234,-523,-299,-484,-424,-200,-96,101,182,-6,-101,-84,-101,-63,-130,-130,-143,-192,-276,-394,-64,-265,-42,-19,-283,-77,-94,-300,-205,-164,-408,93,381,-65,-59,-527,-362,-109,-70,-62,401,700,-246,-63,-153,-203,-112,162,-32,-31,-93,-38,-100,-203,-73,-8,-90,-241,-80,-99,45,188,-64,-282,-33,-187,-58,-151,-11,-11,155,-28,-20,-102,-5,-65,-241,96,-117,223,155,-14,-90,105,-148,318,-91,66,-85,105,-9,111,-263,-56,113,156,197,-32,-263,-424,-314,-113,-205,-342,-33,-29,240,-27,-14,-268,-37,-203,-1085,-66,-267,-650,-525,-20,-16,-96,140,-52,-22,-51,-305,-40,-141,-44,-5,90,-65,-72,-28,-160,-147,-198,-1,82,-32,304,-55,-129,-23,-213,-2,-17,-14,-14,50,999,-132,-58,-97,-54,-145,59,-120,-130,375,368,484,-60,-149,-404,-27,-61,-165,210,106,-74,-161,240,-231,-74,-103,-23,-6,128,-10,-180,-439,187,328,153,280,-13,-75,236,-5,-28,-42,139,109,-9,-38,-19,141,-62,-83,-279,-163,-825,-10,69,-63,56,-73,141,188,139,-1774,-2845,-281,-2,-58,-14,-81,-36,196,89,-118,-319,-31,53,-45,-4,-82,-361,-25,-149,-263,-23,-49,-128,60,-82,-79,-97,-93,395,-1,-42,21,-22,-55,-247,0,164,258,912,-182,183,-78,-4,170,-51,-45,345,565,190,331,176,-380,-7,84,-46,-186,-200,112,-7,-72,66,-128,-82,-21,-34,-185,-1,-150,-93,-3,116,-5,-64,-18,-105,-87,-131,-77,-73,-57,137,-46,-8,-164,-101,-62,-108,-142,18,-35,-83,-5,77,-13,133,-1,83,-16,-72,-127,-87,-52,-26,-29,0,-50,87,103,-9,-206,27,-191,-54,-285,-255,-261,-197,-1,170,-64,-87,-42,-12,-133,-328,-293,-419,-110,-109,-39,115,56,-183,-3,-367,-159,-162,92,-17,-25,-91,-18,-19,-61,282,-28,-108,338,-107,110,-125,-163,-66,-242,-294,-667,-416,-435,-2,-43,-43,-295,-10,-105,-203,-133,-149
For more models, see a link on bio (description length limitation in this description restricts me to publish more).
Unimportant details
===============
“Neon” is the project code name, “J” is the iteration (versions “A” to “I” all led to a solid “J”)
Formatting options here make formatting very difficult, so forgive me poor readability.
Time Machine█ OVERVIEW
This script is designed to display future and current time resistance levels based on multiple techniques such as candle behaviors and count and some significant financial times according to Gann and more.
Each chart consists of an X-Axis ( time ) and a Y-Axis ( price ). Price can travel up and down giving you both support and resistance levels, on the other hand, time only travels forward which is why they are called time resistance levels.
Time resistance happens at multiple significant places. Have you noticed that when a triangle breaks north or south that the tip of the triangle acts as time resistance level where something happens ? Many patterns and techniques are designed
to detect and these levels through patters, candle behavior and more. This script aims to assist in detecting these levels ahead of time or at candle opens . This is a very important point. A signal of time resistance can be displayed at candle open
or ahead of time. both of these cases mean that the time resistance is confirmed. These resistance levels are rated on a scale from 0 to 3 and this scale could change and more filtering could be applied in the future to make this script
even more powerful. I would say this is a functional beta version ( v0.5 ) that could be improved upon and that's what I intend to do. scroll down to see if there are any other upgrades to this script. Each time frame has its own time resistance levels. Future levels could appear at any point;
for example, if there are no future time resistance levels within the next 6 days -lets say,- this does not mean that one doesn't appear tomorrow. A regular check would give you an edge in this script. Of course this is something that can be improved in the near future. This script does not reprint ( confirmed data does not change ) but more future data can be added no previous data.
Enjoy!
█ Future Plans and upgrades to this script may include :
1. Adding more astro influencers into the script.
2. Fine tuning the script a bit more to filter unwanted noise.
3. Adding toggle switches for users to select from. ( toggle between multiple techniques )
and more! feel free to let me know what you'd like to see!
█ How to use :
1. Put the script on your chart
give the script a few seconds and you should be set.
This script is coded as an addon to the Gann ToolBox package/scripts.
Flawless Victory Strategy - 15min BTC Machine Learning StrategyHello everyone, I am a heavy Python programmer bringing machine learning to TradingView. This 15 minute Bitcoin Long strategy was created using a machine learning library and 1 year of historical data in Python. Every parameter is hyper optimized to bring you the most profitable buy and sell signals for Bitcoin on the 15min chart. The historical Bitcoin data was gathered from Binance API, in case you want to know the best exchange to use this long strategy. It is a simple Bollinger Band and RSI strategy with two versions included in the tradingview settings. The first version has a Sharpe Ratio of 7.5 which is amazing, and the second version includes the best stop loss and take profit positions with a Sharpe Ratio of 2.5 . Let me talk a little bit more about how the strategy works. The buy signal is triggered when close price is less than lower Bollinger Band at Std Dev 1, and the RSI is greater than a certain value. The sell signal is triggered when close price is greater than upper Bollinger Band at Std Dev 1, and the RSI is greater than a certain value. What makes this strategy interesting is the parameters the Machine Learning library found when backtesting for the best Sharpe Ratio. I left my computer on for about 28 hours to fully backtest 5000 EPOCHS and get the results. I was able to create a great strategy that might be one of TradingView's best strategies out on the website today. I will continue to apply machine learning to all my strategies from here on forward. Please Let me know if you have any questions or certain strategies you would like me to hyper optimize for you. I'm always willing to create profitable strategies!
P.S. You can always pyramid this strategy for more gains! I just don't add pyramiding when creating my strategies because I want to show you the true win/loss ratio based buying one time and one selling one time. I feel like when creating a strategy that includes pyramiding right off the bat falsifies the win rate. This is my way of being transparent with you all. Have fun trading!
The Breakout Machine V2 BTCUSDT - Bitcoin BeatsHello, Hello, Hello and welcome back to Bitcoin Beats.
As the title suggests, this is Version 2 of The Breakout Machine. Unlike the previous version, this one has been fine-tuned to work best on Binance Futures(BTCUSDT).
The stats shown below are from 2020.
PLEASE BE CAREFUL WITH YOUR LEVERAGE AND DON'T GET REKT.
Trade at your own risk! Good luck!
This strategy takes MACD and Volume spikes to calculate pumps and dumps in the bitcoin market.
I've also added custom backtesting inputs and leverage for you all to experiment with and see the profitability of the Strategy.
Alerts version coming soon...
Thank you, And goodbye, from Bitcoin Beats.
The WAD Machine - Bitcoin BeatsHello Hello Hello, and welcome back to Bitcoin Beats!
This is a Conglomeration of different scripts into 1 indicator that shows a bunch of different things.
This is not all my own work but also a mixture of features taken from other useful scripts.
I will say in terms of originality, it takes a certain level of skill to put this together and get it working so I'll take the credit for that.
This script does all that is said below:
- Plots fibonacci zones with adjustable days, weeks, months ect.
- Shows lower highs, higher lows, lower lows, lower highs after recognizing candle patterns(note that this is not predictive, just shows what has already happened).
- Plots a Price Action Channel(PAC).
The candles automatically adjust to the PAC to give Buy and Sell signals on most timeframes.
If the candles are blue, it means buy.
If the candles are red, it means sell.
If the candles are grey, you shouldn't be in a trade.
I will not state the profitability of this method but for this section of the indicator, it's designed for entries.
Exits require a more manual approach using your own trading initiative.
Beginner traders should exit when the channel is hit and the candle turns grey again.
However, more advanced traders can try to use the Fibonacci zones and other features to manage their positions.
- Plots general trendlines automatically with customization of the lines and the length they go for.
- Plots major sloping supports and resistances automatically.
PLEASE TRADE AT YOUR OWN RISK.
Cheers, and good bye, from Bitcoin Beats.
Cash in/Cash out Report (CICO) - Quiets market noiseThe cash in/cash out report (CICO for short) was built with the intent to quiet the market noise. The blunt way to say it, this indicator quiets the market manipulators voice and helps the retail investor make more money. I believe money is better of in the 99% hands versus the greedy hoarding that is currently going on. There are dozens of companies in the SP500 that have the same tax rate as unborn babies, nada. These hoarders also have machine learning high frequency trading bots that purposely create fear and anxiety in the markets. When all of the major markets move at the exact same time of day on frequent occasions, I see red flags. I recommend looking into Authorized participants in the ETF market to understand how the markets can be manipulated, specifically Creation and Redemption.
Enough of my rant. This indicator is open source. Directions on how to use the indicator can be found within the code. The basic summary is, clear your charts to bare minimums. Make the colors gray on all candles. Then apply this indicator. The indicator will color the "buy" and "sell" signals on the chart. Keep in mind, markets are manipulated to create fear in the retail investors little heart and can change drastically at any second. This indicator will show real time changes in running sum into and out of the market, it is estimated by average prices and not exact.
Once the chart is all greyed out and the indicator is applied you will see an area colored red and green. What this indicator does is takes a running sum of the new money into and out of the market. It takes the average of the high and low price times the volume. If the price is going up the value is positive, going down will be negative. Then the running sum is displayed. The area section is the running sum and the column bars are each value. When a market is steadily increasing in value you will see the large green area grow. When markets shift, values and display will change in color and vector. Full descriptions are available within the script in the comment sections.
I hope this help you make more money. If this helps you grow profits, give it a like!
Happy investing 99%er!
Volume Weighted DistanceThis script holds several useful functions from statistics and machine learning (ML) and takes measurement of a volume weighted distance in order to identify local trends. It attempts at applying ML techniques to time series processing, shows how different distance measures behave and gives you an arsenal of tools for your endeavors. Tested with BTCUSD.
REM: oddly enough, many people forget that the scripts in PS are generally just STUDIES, i.e. exercises, experiments, trials, and do not embody a final solution. Please treat them as intended ;))
