価格動力の取引戦略について

動力取引戦略は,開場価格,最高価格,および最低価格の間の関係を分析し,多空力の対比を分析し,現在の市場多空の両方の力の分布を間接的に理解する.価格変動を分析し,価格の将来の動きを追跡する目的を達成する.

価格動力分析は,伝統的な手動の表紙に多くの用途があり,特に日中の一方的なトレンドを判断するのに非常に役立ちます.老生はよく話しているテーマは,順位とは何かです.順位の最良の量化とは,多空の両者の力の対比の量化です.価格動力分析は,最高の指標の一つです.

本文では,この戦略を用いて,トークンネットワーク上でデジタル通貨の即時自動取引プログラムを開発する.

価格動力の計算式

AR = [N のすべての (High-Open) と/ N のすべての (Open-Low) の合計] * 100

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• N: 日時周期の統計窓口,デフォルトは通常30日で,月間には有効取引日が約30日である (デジタル通貨は24/7取引,この数字は少し保守的かもしれない)

• High: 一日の最高価格

• オープン: 1日間の開場価格

• Low: 一日の最低価格

価格動力の使い方

価格の動きは,開場価格が最高価格と最低価格の間の位に反応し,この位置は両者の力の引き寄せを判断する基準である.

• この値が100くらいだと仮定し,100を超えると多頭力が増加し始め,100未満になると空頭力が集まる.
• AR値上昇は市場が活発で,人気が旺盛で,多頭先が急上昇していることを示しているが,高すぎると価格が超買い領域に入ることを示し,時的な平衡を選択すべきである.AR値の高さは具体的な基準がない.一般的には,AR値が120周りに上昇すると,価格は反転する可能性が高い.
• AR値が下がると市場が衰退し,空気勢が好調であり,多頭努力が必要であることを示し,低すぎると価格は過売領域に下落している可能性があることを示唆し,サーバーを多く考慮することができます. 一般的にAR値が50以下に下落すると,価格はいつでも反発します.

注意:上記の数字はデフォルト値であり,真実定数ではありません.実際の取引では,市場の変化に応じてこの区間を調整する必要があります.

Pythonで価格ダイナミクスを量化する取引戦略

古いルールは,開けると,FMZ.COM管理者やボットを配置する.

管理者やロボットの配備については,私の前の記事を参照してください.https://www.fmz.com/bbs-topic/4140

クラウドサーバーの展開管理者を購入したい人は,この記事を参照してください:https://www.fmz.com/bbs-topic/2848

次に,左側のメニューのポリシーパネルをクリックして,新しいポリシーをクリックします.

プログラミング言語としてPythonを選択することを覚えておいてください.

次に,我々はコード編集ページにPythonコードを書いた. 下のコードは,非常に詳細な一行一行解説があります. 読者はゆっくりと理解し,理解することができます. さらに重要なのは,この戦略は現金取引に基づいて書かれていますが,次のコードの拡張性も考慮されています. 将来の取引.

この戦略は,トークネットのビットコイン現貨を標識として利用し,

import types # 导入Types模块库，这是为了应对代码中将要用到的各种数据类型
def main(): # 主函数，策略逻辑从这里开始
    IDLE = 0 # 用来标记持仓状态，可以理解为0即为空闲状态，也就是空仓状态
    LONG = 1 # 多头持仓
    SHORT = 2 # 空头持仓，注意，此策略应用于现货市场，所以不存在空头开仓或者持仓情况，这里这样写，是为了方便理解策略和以后的扩展（如扩展到期货市场）
    state = IDLE # 标记持仓状态的变量
    while True: # 进入循环
        r = exchange.GetRecords() #GetRecords是发明者量化平台的官方API，详细用法请参见：https://www.fmz.com/api
        if len(r) <= 1: # 判断K线是否大于一根，也就是当前是否为开盘状态，否则可能会进入死循环，这里也方便读者进行扩展，大一些的K线周期趋势状态更稳定。
           Log("bar的数量不足, 等待下一根bar...") # 输出日志
           continue # Python循环控制语句，继续下边的循环内容

        # 开始进行价格动量的量化分析
        ar = sum(r.High - r.Open) / sum(r.Open - r.Low) * 100 # 计算公式

        account = _C(exchange.GetAccount) # 获取账户信息，_C同样为发明者量化平台的官方API，用法请参见：https://www.fmz.com/api

        if ar < 95 and (state == IDLE or state == SHORT) :  # AR值小于超卖线且账户拥有资金，则全仓买入
           
           if account["Balance"] > 50:
                exchange.Buy(-1, account["Balance"] * 0.9) # 市价单全仓买入
                state = LONG # 改变持仓状态为LONG
                  
        elif ar > 80 and (state == IDLE or state == LONG):  # AR值大于超买线且账户有持仓，则全仓卖出
            
           if account["Stocks"] > 0.01:
                exchange.Sell(-1, account["Stocks"] * 0.9) # 市价单全仓卖出
                state = SHORT # 改变持仓状态为SHORT
                      
        LogStatus(_D(), exchange.GetAccount() , state) # 更新日志信息

戦略の復習

戦略を書いた後,最初にやるのは,それを復習して,歴史的データでどのように表現するかを見る.しかし,読者の注意を深めたい,復習の結果は,将来の予測に等しくありません.復習は,我々の戦略の有効性を考慮するための参考情報としてのみ使用できます.市場が変化し,戦略が大きな損失が出始めると,我々は問題を見つけ,新しい市場環境に適応するために戦略を変更する必要があります.

ポリシー編集ページの模擬復習をクリックすると,復習ページでは,パラメータの調整が必要に応じて異なるので,便利で迅速な復習を行うことができます.特に論理的に複雑で,パラメータが多いポリシーでは,ソースコードに戻らず,個別に変更します.

返信時間は,最近の一ヶ月をクリックして追加します.

テスト結果を見てください

この戦略は,今月のレビューで,良い結果を出していることがわかります.

価格動向戦略のメリットとデメリット

• 利点

他のいくつかの伝統的な技術指標と比較して,価格動態の利点は,単一の開場価格や閉場価格ではなく,最高価格と最低価格を導入していることである.それらを動的に比較し,価格の日中の変動によって,市場情報をより包括的で,迅速に反応し,よりマクロにする.

• 欠点について

価格動向値を独立して,価格が高すぎるか低すぎるか判断し,オーバー/オフを判断することは,波の大きなトレンドで早めに下車するか,波の大きなダウン市場で早めに下車する可能性が高い.全体的には,この戦略は依然として衝撃効果戦略である.

戦略の値設定は,取引指標の特性にも応じて決定される.デジタル通貨市場の価格変動は大きいし,取引量は大きい.特にビットコインのような主流通貨では値制限がないため,値が伝統的な株式市場よりも高く,80超売線は,通常触れるのが難しいので,買い信号が少ない.また170超買線は,しばしば値の下にあり,売り信号は頻繁に触発される.これは,戦略が実行される時,ほとんど空売り状態にあり,資金利用率が非常に低いことを引き起こします.例えば,今年1月以来,ビットコインの波は,市場牛市場よりも最高で,価格は3500から13000近く上昇しました.値が170線を早々に越えて,その後高い状態にあります.もし私たちが従来の波17超売線に従って,価格が5000以下で,おそらくシグナルがない場合,大きな牛市場がほとんど開かれていません.

したがって,この市場には決して,再テストや調節なしで永遠にお金を稼ぐ戦略はない. 我々は量化トレーダーと主観的なトレーダーと同じで,最終的には,同じ方向に向かいます. 市場の変化に応じて,状況に応じて,変化に適応し,戦略が有効でないときに,適切な調整が必要です.

問題を抱えている友人は来てくださいhttps://www.fmz.com/bbs戦略やプラットフォームの技術に関しても,発明者の定量化プラットフォームには専門家がいつでも対応しています.