더블 K라인 예측 클로저 전략

개요

이 전략의 목적은 다음 15분 K 선의 닫기 가격을 예측하는 것입니다. 방법은 지난 30분 K 선의 개시 가격과 닫기 가격을 분석하는 것입니다. 추세에 따라 향후 15분 K 선이 계속 상승, 하락 또는 정리 될지를 판단합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 논리는 predictNextCandleClose 함수에 있다. 이 함수는 처음 30분 K 선의 개시 가격과 닫기 가격을 입력 변수로 받아들인다.

만약 마지막 30분 K선 닫기 가격이 오픈 가격보다 높다면, 다단 트렌드라고 판단한다. 만약 오픈 가격보다 낮다면, 공백 트렌드라고 판단한다. 만약 역수 제2의 30분 K선도 동일한 다단 트렌드를 보여준다면, 트렌드가 강하다고 판단하고, 다음 15분 K선도 그 트렌드를 계속할 것이라고 예측한다.

구체적으로, 만약 최근 두 30분 K 선이 모두 상회 (폐쇄가격이 개시가격보다 높다면), 다음 15분 K 선의 폐쇄가격은 현재 K 선의 폐쇄가격보다 마지막 30분 K 선의 폐쇄가격과 개시가격의 차이를 예측할 것이다.

만약 최근 30분 K선 두 개 모두 마이너스 (폐쇄가격이 개시가격보다 낮다) 라고 한다면, 다음 15분 K선의 폐쇄가격은 현재 K선 폐막가격보다 마지막 30분 K선 개시가격과 폐막가격의 차이를 낮게 예측할 것이다.

만약 최근 두 30분 K선에서 1이하 1이양이 있다면, 이는 명확한 추세가 없다는 것을 나타냅니다. 이 시점에서는 다음 15분 K선의 종결 가격이 마지막 30분 K선의 종결 가격과 동일하게 될 것으로 예측됩니다.

따라서 K선 정보를 사용하여 향후 단기 가격 움직임을 판단하여 거래 결정을 내릴 수 있습니다.

우위 분석

이 K선 이중 예측 전략은 다음과 같은 장점이 있습니다.

1. 간단한 직관적이고 이해하기 쉬운 구현으로, 양자 거래 초보자에게 적합합니다.

2. 이중 K선 판단 트렌드를 사용하여 일부 잡음을 필터링하여 판단의 정확도를 향상시킵니다.

3. 15분 레벨 예측, 시간 간격이 짧아, 적시에 위치를 조정하기 편리하다

4. 현재 가격과 예측 가격과 결합하여 거래 신호 판단을 통해 급격한 사건에 신속하게 대응할 수 있습니다.

5. 많은 양의 히스토리 데이터를 필요로 하지 않고, 데이터 양을 낮추는 것, 데이터의 불완전함 또는 디스크 상태에서 적용

위험 분석

그러나 이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

1. 오프닝 가격과 클로징 가격만 고려하여 K선 세부사항을 추가로 고려하지 않으면 중요한 신호를 놓칠 수 있습니다.

2. 쌍K선 간격이 길고, 단기 가격 변동에 즉각적으로 대응할 수 없으며, 시간 지연이 존재한다.

3. 예측은 단지 역사적 데이터에 기초하여, 중대한 돌연변이의 영향을 판단할 수 없습니다. 위험은 더 크다.

4. 다공간 판단 규칙이 간단하고, 잘못된 신호가 발생하기 쉬우며, 신호 품질은 개선되어야 한다.

5. 하드 디스크 데이터에는 빈 공간이나 구멍이 종종 존재하며, 논리적 판단의 정확성에 방해가 됩니다.

최적화 방향

위와 같은 위험을 고려하여, 이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화될 수 있습니다.

1. MACD, KD 등과 같은 보조 판단 지표를 추가하여 예측의 정확도를 향상시킵니다.

2. 더 많은 K선 세부사항, 예를 들어 그림자선, 실체와 같은 판단 가격 절단점과 결합하여 다공간 규칙을 개선합니다.

3. 샘플 수를 늘리고, K선 판단 시간 범위를 넓히고, 단기 잡음 방해를 피한다.

4. 이동식 중지, 시간 중지 등의 방법을 사용하여 단위 손실을 제어하는 손실을 방지하는 전략을 늘립니다.

5. 포지션 개시 규칙을 최적화하여 시장의 불확실성이 반복되는 것을 피하기 위해 트렌드가 밝을 때만 포지션을 개시하십시오.

6. 실판 검증, 실판과 일치하지 않는 논리를 수정하여 실제 시장에 더 가까운 전략 변수를 만듭니다.

요약하다

이 전략은 쌍 K 라인의 개수 가격 정보를 분석하여 미래의 단기 경향을 판단하고 그에 따라 거래 신호를 생성하는 것으로, 역사적 데이터를 기반으로 한 예측 전략에 속한다. 이 전략은 간단하고 사용하기 쉽고, 수량 거래 초보자에게 적합하지만, 판단 규칙이 단순하고, 신호 품질이 제한되는 문제도 있다. 우리는 보조 지표, K 라인 세부 사항, 손해 방지 전략 등의 측면에서 다차원적인 최적화를 수행하여 전략의 실전 효과를 향상시킬 수 있다.