定量取引における3つの潜在的なモデル

定量取引における3つの潜在的なモデル

トレーディングの三重領域:インダクション - 減算 - ゲーム

期間の可能性モデル

MA1:MA(O,18); //Find the average opening price of 18 periods
TMP:=(REF(C,1)-REF(C,10))/REF(C,1); // The difference between the closing price one period ago minus the closing price 10 periods ago, over the closing price before the previous period
REF(L,1)>REF(MA1,1)&&H>REF(H,1)&&MA1>REF(MA1,1)&&TMP>0.008,BPK; // The lowest price one period ago is greater than MA1 and the current highest price is greater than the highest price one period ago, buy the closing/opening position
REF(H,1)<REF(MA1,1)&&L<REF(L,1)&&MA1<REF(MA1,1)&&TMP<-0.008,SPK; // The highest price one period ago is lower than MA1 and the current lowest price is lower than the highest price one period ago, sell the closing/opening position
AUTOFILTER;

移動平均の重要性は,過去の価格を要約することである. 取引,誘導,控除,ゲームの三重領域として,移動平均は誘導における最も重要な役割の1つである. 期間誘導では,歴史的な価格を反映する良い方法であり,第2段階の控除のための基本的な原材料を提供します.

上記は移動平均値に基づく基本的なフレームワークです.読者はチャートをフォローして,インダクションの観点から自分の動作期間を見つけることができます.

日中の可能性モデル

N:=BARSLAST(DATE<>REF(DATE,1))+1; // How many K-lines were taken at the opening of the day
LL:=REF(LLV(L,N),N); // Find the lowest price yesterday
HH:=REF(HHV(H,N),N); // Find the highest price yesterday

CC:=VALUEWHEN(DATE<>REF(DATE,1),REF(C,1)); // Find the closing price yesterday
SV:MAX(CC-LL,HH-CC); // Find the larger value in CC-LL and HH-CC

TMP1:H>O+0.7*SV; // The highest price is greater than the opening price plus 0.7 times the SV
TMP2:L<O-0.7*SV; // The lowest price is less than the opening price minus 0.7 times the SV

COUNT(TMP1,N)=1&&TMP1,BPK; // After the current opening, TMP1 is met for the first time. Buy the closing/opening position. Only one transaction is made on the same day
COUNT(TMP2,N)=1&&TMP2,SPK; // After the current opening, TMP2 is met for the first time. Sell the closing/opening position. Only one transaction is made on the same day
AUTOFILTER;

日中取引は,従来の主観的な取引の中で最も有名な方法である.この方法は,技術分析の要件を無視することができます.最も重要なことは,ポジティブな利益またはポジティブな期待ルール (ルールではなく,戦略ではなく,厳格な数学式や因果関係を含まないため) と資金管理のセットを持つことです.このルールセットは,心と知恵をもってトレーダーによって操作され,遵守されなければなりません.そして定量化することは困難です.定量化するのが難しい理由は,それをデデキュティブカテゴリーにのみ分類できるからです.

上記はデデクティブ戦略である.インダクティブ技術指標はないが,すべての分野に適用できる"ルール"のセットのみである.主観的なトレーダー,特にオーダーをコピーするデイトレーダーは,上記の戦略を枠組みとして自分の"ルール"を記述し,コンピュータが"心と心で動作し,遵守する"の欠陥を克服するのに役立つようにすることができます.

標準偏差の可能性モデル

MA35:=MA(C,35); // 35 period SMA
UB:=MA35+2*STD(C,35);
DB:=MA35-2*STD(C,35); // 2 times the standard deviation above and below the SMA
C>UB,BK; // Latest price is greater than UB, buy the opening
C<DB,SK; // Latest price is less than DB, sell the opening
C<MA35,SP; // The latest price is less than the SMA of 35 periods, close the long position
C>MA35,BP; // The latest price is more than the SMA of 35 periods, close the short position
AUTOFILTER;

ゲームは取引における最高レベルである.表面的には価格の上昇と低下であるが,その背後にはファンド,心理学,期待,基本要素の間のゲームの結果がある.先物取引では,取引対象が何であれ,ポジションの変更はこれらの側面の包括的な反映である.取引量が資本を急いでいるようになっても,信じられないように思われるため,ポジションの変更 (特に保有ポジション) はこれらの障壁をなくす効果的なツールである.市場にどのくらいの資金が預けられ,ロングとショートポジションの姿勢がどれほど堅固であるか.取引量があなたに伝えられないが,ポジションがあなたに言う.

ロングとショートポジションの強さ.ポジションに関しては,各価格レベルがリアルマネーで積み重なっている (もちろん,多くのアルトコイン取引所のような不正取引は除外すべきだ).価格自体よりもポジションをよく研究することはより意味がある.価格パフォーマンスは常に現在であるため,ポジションは期待を見ることができるが,取引の最終的な目的は期待である.現在,それは常に誘導的で,最もデデデクティブである.利益を得たい場合は,ゲームに依存する.

上記はゲームの最も単純な数学式です.数学における標準偏差の意味については,検索エンジンで深く読むことができます.上記の簡単な枠組みに基づいて,読者は考えられるゲームの条件と環境を拡張し,次に上記の公式に適用し,特に先物での位置を理解し,標準偏差を位置の分析に適用します.これは,取引の起源についてより深い理解を与えると信じています.