이치모쿠 평형 전략은 이치모쿠 지표에 기반하여 이동 평균 시스템을 결합하여 거래 신호를 생성합니다. 이치모쿠 평형 전략은 가격 방향과 트렌드를 결정하고 구매 및 판매 신호를 생성하기 위해 텐칸, 키준 및 센코 라인을 사용합니다.
이 전략은 텐칸 및 키준선을 계산하기 위해 중간 돈치안 함수를 사용합니다. 텐칸 선은 지난 9 바에 걸쳐 가장 높고 가장 낮은 가격의 평균을 계산하여 단기 균형 가격을 나타냅니다. 키준 선은 지난 26 바에 걸쳐 가장 높고 가장 낮은 가격의 평균을 계산하여 중기 균형 가격을 나타냅니다.
센코 A선은 지난 52 바에 걸쳐 가장 높고 가장 낮은 가격의 평균을 계산하고, 26 바를 앞으로 이동하여 장기적인 미래 선두를 나타냅니다. 센코 B선은 현재 가치 중점을 나타내는 텐칸 및 키준 라인의 평균을 계산합니다.
이 전략은 폐쇄 가격과 Senkou A 및 Senkou B 라인 사이의 관계를 통해 가격의 상대적 강도를 판단합니다. Senkou A 라인 위의 폐쇄 가격 브레이크는 구매 신호이며, Senkou B 라인 아래의 브레이크는 판매 신호입니다.
포스 변수는 현재 위치 방향을 추적합니다. 포시그 변수는 역 입력 매개 변수에 따라 신호 방향을 조정합니다. 마지막으로 입문과 출구는 포스 및 포시그 값에 따라 결정됩니다.
서로 다른 매개 변수 길이를 가진 이동 평균의 두 세트를 사용하여 다른 시간 프레임에 걸쳐 트렌드 변화를 포착합니다.
센쿠 A선은 장기적인 트렌드 변화를 미리 반영합니다. 센쿠 B선은 현재 중간 지점 변화를 포착하여 선도 시스템을 형성합니다.
클라우드 경계의 가격 파열에 의해 중요한 트렌드 반전 지점을 식별합니다.
트렌딩 및 범위 시장에 적용됩니다. 역 파라미터는 긴 / 짧은 전환에 빠르게 적응 할 수 있습니다.
구름 회전 영상은 가짜 탈출을 필터링합니다.
길고 짧은 이동 평균이 교차할 때 잠재적인 잘못된 신호입니다.
포지션의 빈번한 개척은 통합 기간 동안 가격이 클라우드 경계에 변동할 때 발생합니다.
구름 회전으로 인해 실패한 탈출 위험이 있습니다.
높은 구매와 낮은 판매를 추구하고 있습니다.
역행은 주의와 주요 추세를 고려해야 합니다.
이동 평균 조합을 조정, 필터 등을 추가함으로써 최적화는 불필요한 거래 빈도를 줄이고 함락되는 것을 피할 수 있습니다.
가장 좋은 평형점을 찾기 위해 이동 평균 조합을 최적화합니다.
부피 필터를 추가해서 부피가 낮아진 가짜 브레이크를 피합니다.
MACD, KDJ 등 추가 확인을 위한 다른 지표를 포함합니다.
출입 시기를 최적화합니다. 예를 들어, 구름이 뚫린 후에 거의 뚫리는 것을 요구합니다.
트레일링 스톱, 단계별 스톱 등 스톱 손실 방법을 최적화합니다.
주요 트렌드를 기반으로 역 거래 규칙을 최적화합니다.
이치모쿠 평형 전략은 유니크한 트렌드 역전 식별을 위해 이동 평균 거래와 클라우드 분석의 장점을 결합합니다. 트렌딩 및 범위 시장에 간단하고 실용적이며, 다른 도구 및 거래 스타일에 대한 최적화를 통해 적응 할 수 있습니다. 그러나 잘못된 브레이크아웃 위험이 남아 있으므로 주요 트렌드 분석은 방향을 결정하는 열쇠입니다. 지속적인 최적화로 체계적인 전략으로 안정적인 수익을 창출 할 수 있습니다.
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