超越传统:L1动态多层布林带引领交易新潮流今天我们来聊聊L1动态多层布林带(L1 Dynamic Multi-Layer Bollinger Bands),这个金融交易界的“黑科技”。如果你对金融市场的波动感到困惑,那么L1动态多层布林带可能会成为你的救星。这个指标本猫开源发布在TradingView社区,感兴趣的朋友可以试用和查看源代码:
[ L1 Dynamic Multi-Layer Bollinger Bands — Indicator by blackcat1402]https://www.tradingview.com/script/d7SXz6kB-blackcat-L1-Dynamic-Multi-Layer-Bollinger-Bands/
### L1动态多层布林带的定义
首先,让我们来定义一下什么是布林带。布林带是由约翰·布林格(John Bollinger)发明的一种技术分析工具,它通过衡量市场的波动性来预测未来的价格走势。布林带由三部分组成:中间的简单移动平均线(SMA),以及上下两条线,分别是中间线的1.382倍和2.56倍标准差。
### L1动态多层布林带的功能
现在,让我们来谈谈L1动态多层布林带。这可不是普通的布林带,它是一个高科技、现代化的版本,加入了一层L1的魔力。
动态层:本质上就是移动平均线,当然你可以自己DIY改成任何你觉得性能更好的均线类型,它是布林带的支柱,为我们的交易策略提供了基础。它是收盘价的21日SMA,就像我们交易操作的中枢神经系统。
多层结构:L1动态多层布林带还计算了两条额外的线,up2和loow2,分别是中间线上方2.56倍和下方2.56倍的标准差。这些额外的层给我们提供了对价格波动性的分层视角,让我们对市场动态有了更全面的了解。
颜色编码:别忘了颜色编码!上下两条线之间的区域会根据价格走势的方向填充颜色。绿色意味着上升趋势,红色则意味着下降趋势,就像我们的眼睛,引导我们穿越交易的迷宫。
### 使用方法介绍
添加指标:在Pine-Script编辑器中点击“添加到图表”按钮,就像在交易图表中种下了L1动态多层布林带。
解读布林带:中间的线是收盘价的21日SMA。上面的线是中间线上方1.382倍的标准差,下面的线是中间线下方1.382倍的标准差。这些线就像野生动物领地中的安全区。当价格突破这些线时,就像野生动物越过了领地。
多层结构:脚本还计算了两条额外的线,up2和loow2,分别是中间线上方和下方2.56倍的标准差。这些线就像野生动物的后代,为我们提供了对价格波动性的更分层的视角。
颜色编码:上下两条线之间的区域会根据价格走势的方向填充颜色。绿色是上升趋势的“前进”信号,而红色则是下降趋势的“红色警报”信号。就像我们的眼睛,引导我们穿越交易的迷宫。
### L1动态多层布林带的力量
L1动态多层布林带就像一个超级充电的交易机器。它可以帮助您识别潜在的支撑和阻力水平,还可以提供市场波动性的洞察。就像有一个交易巫师在你身边,总是领先一步。
但记住,像任何工具一样,它不是万能的。它只是一个帮助你做出更明智决策的工具。如何明智地使用它,最大限度地利用它,取决于你。
那么,为什么还要等待呢?去吧,将L1动态多层布林带添加到你的图表中,开始像老板一样交易!毕竟,L1动态多层布林带在这里帮助你以风格和风度穿越金融市场的波涛。祝你交易愉快!
请注意,本文仅供教育目的,不应作为任何交易决策的唯一依据。交易涉及风险,交易股票和其他金融工具可能会亏损。请自行承担风险使用这些信息。
### 源代码分析
这个指标的源代码如下,本猫来简单解读一下:
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at mozilla.org
// © blackcat1402
//@version=5
indicator(' L1 Dynamic Multi-Layer Bollinger Bands', shorttitle='L1 DMBB', overlay=true)
// Calculate the mid2 value as the simple moving average of the close price over a period of 21 days
mid2 = ta.sma(close, 21)
// Calculate the upper2 value as mid2 plus 1.382 times the standard deviation of the close price over a period of 21 days
upper2 = mid2 + 1.382 * ta.stdev(close, 21)
// Calculate the lower2 value as mid2 minus 1.382 times the standard deviation of the close price over a period of 21 days
lower2 = mid2 - 1.382 * ta.stdev(close, 21)
// Calculate the up2 value as mid2 plus 2.56 times the standard deviation of the close price over a period of 21 days
up2 = mid2 + 2.56 * ta.stdev(close, 21)
// Calculate the loow2 value as mid2 minus 2.56 times the standard deviation of the close price over a period of 21 days
loow2 = mid2 - 2.56 * ta.stdev(close, 21)
// Define the fill color based on whether mid2 is greater than its previous value
fillColor = mid2 > mid2 ? color(color.new(color.green, 80)) : color(color.new(color.red, 80))
// Plot the mid2 value with a white color
plot(mid2, color=color.new(color.white, 0))
// Fill the area between upper2 and lower2 with the defined fill color
fill(plot(upper2), plot(lower2), color=fillColor)
// Plot the upper2, up2, lower2, and loow2 values with red and blue colors respectively
plot(upper2, color=color.new(color.red, 0))
plot(up2, color=color.new(color.red, 0))
plot(lower2, color=color.new(color.blue, 0))
plot(loow2, color=color.new(color.blue, 0))
好的,让本猫来解读这段代码,
//@version=5
indicator(' L1 Dynamic Multi-Layer Bollinger Bands', shorttitle='L1 DMBB', overlay=true)
- 这行代码声明了脚本的版本,并定义了一个名为'L1 Dynamic Multi-Layer Bollinger Bands'的指标,简称为'L1 DMBB'。`overlay=true`参数表示这个指标会覆盖在价格图表上。
mid2 = ta.sma(close, 21)
- 计算`mid2`,这是过去21天收盘价的简单移动平均(SMA)。这将成为布林带的中轨。
upper2 = mid2 + 1.382 * ta.stdev(close, 21)
- 计算`upper2`,这是布林带的上轨,等于`mid2`加上收盘价过去21天标准差(`ta.stdev`)的1.382倍。
lower2 = mid2 - 1.382 * ta.stdev(close, 21)
- 计算`lower2`,这是布林带的下轨,等于`mid2`减去收盘价过去21天标准差(`ta.stdev`)的1.382倍。
up2 = mid2 + 2.56 * ta.stdev(close, 21)
- 计算`up2`,这是比常规上轨更远的上轨,等于`mid2`加上收盘价过去21天标准差的2.56倍。
loow2 = mid2 - 2.56 * ta.stdev(close, 21)
- 计算`loow2`,这是比常规下轨更远的下轨,等于`mid2`减去收盘价过去21天标准差的2.56倍。
fillColor = mid2 > mid2 ? color(color.new(color.green, 80)) : color(color.new(color.red, 80))
- 定义`fillColor`,根据当前的`mid2`值是否大于前一值来决定填充颜色。如果`mid2`上升,则使用绿色;如果下降,则使用红色,颜色的透明度设置为80。
plot(mid2, color=color.new(color.white, 0))
- 绘制`mid2`值,使用白色线条。
fill(plot(upper2), plot(lower2), color=fillColor)
- 使用`fillColor`填充`upper2`和`lower2`之间的区域,这样我们就可以看到布林带的中间区域。
plot(upper2, color=color.new(color.red, 0))
plot(up2, color=color.new(color.red, 0))
plot(lower2, color=color.new(color.blue, 0))
plot(loow2, color=color.new(color.blue, 0))
- 分别绘制`upper2`、`up2`、`lower2`和`loow2`的值,其中`upper2`和`up2`用红色线条表示,`lower2`和`loow2`用蓝色线条表示。
这段代码通过计算和绘制不同层级的布林带,为交易者提供了一个动态的、多层次的视角来分析市场波动性。颜色编码和多层的布林带可以帮助交易者识别市场趋势和潜在的交易机会。
Blackcat1402
银行界的过山车:纽约社区银行的惊魂之旅与黄金的闪耀时刻本猫自从去欧洲旅行了一段时间回来后发现猫不在状态,不想写文章,不想写代码,只想葛优瘫躺在沙发里思考问题。人的情绪和状态也是有周期的,有时觉得非常喜欢的事情,到一定时间就真得不愿意做或被别的事吸引住精力。只有等到下一个周期到来,再加紧补回了。请在允许本猫慢慢缓缓,划划水。在这个充满变数的世界里,美国银行业似乎也玩起了“崩盘接力赛”。最近,纽约社区银行的表现就像是在玩“谁先跌到谷底”的游戏,结果它一不小心就成了领跑者。今天让我们来聊聊这是怎么回事。
首先,想象一下,银行就像是一个巨大的存钱罐,人们把钱存进去,银行再把这些钱借给别人。如果借出去的钱收不回来,银行就会遇到麻烦。纽约社区银行就是这样,它的商业地产贷款就像是一堆可能收不回来的借条,这些借条占到了它所有贷款的很大一部分。商业地产,就是那些用来做生意的房子,比如办公楼、商店等。但现在,这些房子很多都空着,因为疫情之后,大家都喜欢在家办公,不需要那么多办公室了。
纽约社区银行的财报就像是一份成绩单,原本大家以为它会得个A,结果它却拿了个F。这个成绩一出,银行的股票就像坐了过山车,一路向下冲。市值从千亿跌到只剩下骨头,这就像是从富翁变成了穷光蛋。
现在,让我们用一个简单的故事来解释一下这个复杂的情况。想象你有一个超级大的存钱罐,里面装满了金币。你把这些金币借给了你的朋友们,他们用这些金币去买了一堆可能卖不出去的玩具。结果,这些玩具堆满了仓库,你的朋友们还不起金币了。你的存钱罐开始变得空荡荡的,你的朋友们也不再相信你了。这就是纽约社区银行现在的情况。
美联储,就像是银行的家长,它看到孩子们(银行)遇到了麻烦,就赶紧拿出了印钞机,开始印钱,希望能帮孩子们渡过难关。但是,这个办法就像是给孩子们吃糖,虽然暂时能让他们开心,但长期来看,可能会让他们蛀牙(通货膨胀)。
现在,市场上的黄金价格创了新高,就像是大家都在说:“我们不要这些纸币了,我们只要真金白银!”黄金就像是那个在危机时刻总是能给人安全感的超级英雄。当大家都觉得纸币(美元)不靠谱的时候,黄金就会闪闪发光,吸引大家的目光。
最后,让我们来谈谈美联储的加息政策。加息就像是家长告诉孩子们:“你们不能再随便借钱了,要开始学会节省。”这个政策让借钱变得更贵,所以人们就不太愿意借钱了。但是,这个政策也有副作用,它可能会让那些已经借了很多钱的人(比如纽约社区银行)感到压力山大。
好了,故事讲到这里,我们可以看到,美国银行业的这场“崩盘接力赛”还在继续。纽约社区银行只是其中的一个例子,它告诉我们,即使是大银行,也可能因为一些看似不起眼的问题而陷入困境。而我们,作为旁观者,也许可以从中学到一点:无论是个人还是银行,合理管理财务,总是非常重要的。
市场探戈:揭开“扭曲对”舞蹈的神秘面纱
在金融市场的大舞台上,每位交易者都在寻找一个能够带领他们跳好探戈舞的伙伴。"扭曲对"指标就是这样一个伙伴,它在市场波动中优雅地跳舞。它用两条线编织市场的韵律,帮助交易者在市场的舞池中找到节奏。
想象一下,当市场平静如水时,“扭曲对”就像两条紧紧交织的丝带。它们在图表上几乎重叠,仿佛在低语:“现在,让我们享受这些安静的舞步。”这是市场的盘整期,价格波动不大,交易者可以放松并慢慢品味市场的每一个细节。
然而,市场的大师总是喜欢出其不意地改变旋律。当波动性突然增加时,就像音乐的节奏加快,原本安静的舞池突然变得活跃起来。在这一点上,“扭曲对”的两条线开始分离,它们就像被激情点燃的舞者,各自展示独特的舞步。当这两条线分离的那一刻,就像是在告诉交易者:“你准备好了吗?市场即将起舞,是时候展示你的舞蹈技巧了!”
“扭曲对”指标的变化就像市场情绪的晴雨表。当两条线紧密相连时,市场情绪稳定,交易者可以冷静观察并等待机会。然而,当它们分离时,市场情绪高涨,交易者需要迅速反应以捕捉那些可能带来利润的时刻。
这个指标的计算方法就像精心编排的舞蹈。它通过计算平均价格、加权移动平均交易量和价格的短期偏差来捕捉市场的动态。这些计算就像舞者的步伐,每一步都精确而有力,确保交易者能够跟上市场的节奏。
在实际应用中,“扭曲对”指标不仅仅是一条静态的图表线,它更像是一个活生生的舞蹈伙伴。它能够感知市场的变化,并引导交易者在市场舞池中灵活应对。无论是在市场的平静期还是波动期,它都能提供清晰的信号,帮助交易者做出明智的决策。
现在,让我们用自然语言描述这个代码的市场逻辑:
- **HJ_1**:这是市场舞步的基础,通过计算平均价格和交易量,为市场节奏设定基调。
- **HJ_2** 和 **HJ_3**:这两条线是舞伴的手臂,它们通过平滑处理帮助交易者识别市场的长期趋势。
- **HJ_4**:这是市场情绪的放大镜,通过计算价格的短期偏差,揭示市场的紧张和兴奋。
- **A7** 和 **A9**:这两条线是舞步的指南,当市场波动性增加时,它们会分离,引导交易者走向正确的方向。
- **WATCH**:这是舞蹈的信号灯,当两条线重叠时,市场平静;当它们分离时,市场活跃。
“扭曲对”指标就像一场精心编排的舞蹈,它允许交易者在市场舞池中找到自己的节奏,无论是平静的慢舞还是激情的探戈。记住,市场总是在变化,而“扭曲对”是完美的舞伴,可以带领你跳出精彩的舞步。接下来,这只猫将介绍这个指标的 TradingView 代码:
// ____ __ ___ ________ ___________ ___________ __ ____ ___
// / __ )/ / / | / ____/ //_/ ____/ |/_ __< / // / / __ |__ \
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// / /_/ / /___/ ___ / /___/ /| / /___/ ___ |/ / / /__ __/ /_/ / __/
// /_____/_____/_/ |_\____/_/ |_\____/_/ |_/_/ /_/ /_/ \____/____/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at mozilla.org/MPL/2.0/
// © blackcat1402
//@version=5
indicator(title=" L2 Twisted Pair Indicator", shorttitle="TPI", overlay=true)
//define DEMA
DEMA_function(src, length) =>
ema1 = ta.ema(src, length)
ema2 = ta.ema(ema1, length)
2 * ema1 - ema2
//define TEMA
TEMA_function(src, length) =>
ema1 = ta.ema(src, length)
ema2 = ta.ema(ema1, length)
ema3 = ta.ema(ema2, length)
3 * (ema1 - ema2) + ema3
//input
swi = input.string(title="Switch", options= , defval="EMA")
ma(src, length) =>
out = swi == "DEMA" ? DEMA_function(src, length) : swi == "TEMA" ? TEMA_function(src, length) : ta.ema(src, length)
out
//Twisted Pair algorithm
HJ_1 = (high + low + close) / 3 * volume
HJ_2 = ma((ma(HJ_1, 3) / ma(volume, 3) + ma(HJ_1, 6) / ma(volume, 6) + ma(HJ_1, 12) / ma(volume, 12) + ma(HJ_1, 24) / ma(volume, 24)) / 4, 13)
HJ_3 = 1.08 * HJ_2
HJ_4 = ma(HJ_3 - (ma(close, 3) - HJ_3), 5)
A7 = HJ_4 <= HJ_3 ? HJ_4 : HJ_3
HJ_5 = 2 * HJ_3 - A7
A9 = HJ_5 >= HJ_3 ? HJ_5 : HJ_3
WATCH = A7 == A9 ? A7 : na
plot(A7, color=color.yellow, linewidth=2)
plot(A9, color=color.yellow, linewidth=2)
plot(WATCH, color=color.green, linewidth=2, style = plot.style_steplinebr)
HJ_6 = close * 1.1 - close < 0.01 and high == close
HJ_7 = HJ_3 >= HJ_3 and A7 < A7 and close > HJ_3 and open > HJ_3
// plot candle color indications
plotcandle(open, (open + close) / 2, open, (open + close) / 2, color=HJ_7 ? color.yellow : na)
plotcandle(close, (open + close) / 2, close, (open + close) / 2, color=HJ_7 ? color.red : na)
这个“扭曲对”脚本使用了三种不同类型的移动平均线:EMA(Exponential Moving Average)、DEMA(Double EMA)和TEMA(Triple EMA)。这些类型可以通过交易输入由用户选择。
以下是这段代码的主要功能:
1. 定义 DEMA 和 TEMA 函数:这两个函数用于计算相应的移动平均线。EMA 是指数移动平均线,是一种特殊的移动平均线,它赋予最近的数据更多的权重。在第一段中,ema1 是“长度”的 EMA,ema2 是 ema1 的 EMA。DEMA 是 ema1 的两倍减去 ema2。
2. 让用户选择使用 EMA、DEMA 或 TEMA:这部分代码为用户提供了一个选项,让他们选择想要使用的移动平均线类型。
3. 定义一个名为“扭曲对算法”的复杂算法:这部分代码定义了一个复杂的算法来计算一个名为“HJ”的值。这个算法涉及 EMA、DEMA、TEMA 的各种复杂计算和应用。
4. 绘制图表:以下代码用于在 TradingView 上绘制图表。它使用 plot 函数来绘制线条,使用 plotcandle 函数来绘制蜡烛图(K线图),并使用黄色和红色来表示不同的条件。
5. 指定颜色:代码的最后两行使用黄色和红色的 K线图来表示 HJ_7 的条件。如果满足 HJ_7 的条件,K线图的颜色将变为相应的颜色。
如何使用 L3 情感线 **TradingView情绪线技术指标使用说明书**
**一、概述**
情绪线(Emotion Line)是一种创新的技术指标,旨在通过分析市场价格动态来捕捉市场情绪。该指标通过计算价格的开盘、最高、最低和收盘价,结合动态移动平均(DMA)和指数移动平均(EMA)的概念,生成一个反映市场情绪的数值。情绪线在TradingView平台上以Pine Script语言实现,为用户提供了一个直观的市场情绪分析工具。
**二、计算方法**
1. **射线(Ray)**:计算过去三天价格的平均值,即(2 * C + H + L)/ 4,其中C代表收盘价,H代表最高价,L代表最低价。然后,取这个平均值的简单移动平均(SMA),周期为3天,平滑系数为2。
2. **CL(Close Line)**:将射线的值赋给CL,作为后续计算的基础。
3. **DIR1(Directional Change)**:计算CL与前两日CL的绝对差值,表示价格变动的幅度。
4. **VIR1(Volume in Range)**:计算过去两天CL与前一日CL的绝对差值之和,衡量价格波动的累积。
5. **ER1(Efficiency Ratio)**:DIR1与VIR1的比值,衡量价格变动的效率。
6. **CS1(Cumulative Strength)**:对ER1进行加权处理,得到CS1。
7. **CQ1(Cumulative Quotient)**:CS1的平方,进一步强化价格变动的累积效应。
8. **AMA5(Adjusted Moving Average)**:计算CL的动态移动平均(DMA),动态因子为CQ1,然后对结果进行2天的指数移动平均(EMA)。
9. **成本(Cost)**:计算AMA5的7天简单移动平均(SMA)。
10. **CLX(Composite Line)**:计算AMA5与成本的平均值,得到CLX。
11. **情绪线(Emotion Line)**:计算CLX连续N天上升的比例,N默认为7天。将结果乘以100,得到情绪线值。
12. **MA_emotionLine(Moving Average Emotion Line)**:计算情绪线的M天移动平均,M默认为6天。
**三、市场逻辑**
情绪线通过分析价格变动的累积效应和效率,试图揭示市场情绪的强度。当情绪线上升时,表明市场情绪积极,投资者可能对股票持乐观态度;情绪线下降则可能预示着市场情绪的疲软。情绪线的绝对值和变化趋势可以为投资者提供买入、持有或卖出的参考。
**四、使用方法**
1. **关注信号**:当情绪线超过20%时,市场情绪可能开始积极,投资者应关注相关股票。
2. **介入信号**:情绪线超过40%时,市场情绪较为强烈,投资者可以考虑介入。
3. **减仓信号**:情绪线超过80%时,市场可能过于乐观,投资者应考虑减仓以规避风险。
4. **清仓信号**:当情绪线跌破其M天移动平均线时,可能是市场情绪转向的信号,投资者应考虑清仓。
**五、注意事项**
- 情绪线仅为辅助工具,投资者应结合其他技术分析和基本面分析进行综合判断。
- 市场情绪受多种因素影响,情绪线可能存在滞后性,投资者应谨慎使用。
- 投资者应根据自身风险承受能力和投资策略调整情绪线的参数。
**六、结论**
情绪线是一个直观反映市场情绪的技术指标,它通过量化的方法为投资者提供了一个观察市场动态的新视角。然而,任何技术指标都不是万能的,投资者在使用时应保持谨慎,结合个人经验和市场情况做出决策。通过TradingView平台,投资者可以轻松地将情绪线指标添加到他们的图表中,以辅助他们的交易决策过程。
ALGOLD炼金术:交易市场的魔法指南!ALGOLD金色炼金术是一种追随市场节奏的交易指标,融合了交易量和价格信息,旨在解决滞后问题。它包括自适应过滤器、波动性过滤器、触发移动平均线、ALMA和背离探测器等功能。通过炼金设置、DVATAR设置和背离设置,可以调整指标的灵敏度和参数。ALGOLD的视觉效果生动直观,通过K线条颜色、线条颜色和形状以及直方图展示市场趋势和情绪波动。进场和出场标准基于快慢线的交叉。ALGOLD可以根据个人交易风格进行定制,是市场指南针和趋势翻译器。
今天,本猫要深入探讨的,不是一般的指标,而是追随市场节奏的大师——“ L5 Alchemy Gold (ALGOLD)”。
**ALGOLD的诞生:**
在TradingView的数字巷弄中诞生的ALGOLD,是本猫的智慧结晶。这不仅仅是图表上的两条线,它是交易量和价格信息的融合反应堆。想象一个有更少滞后、更加灵敏的MACD振荡器,这就是ALGOLD。虽然今天才发布出来,但是这个想法最早开始于6年前,当时在研究宁俊明的135战法,其中他提到过每天要试很多组参数试图改善MACD的滞后性,以达到MACD金叉时候正好出现“红衣侠女”。我对此也很感兴趣,于是就开发了ALGOLD,正好在“红衣侠女”出现时形成金叉。但是,这个指标非常敏感,这几年一直在不断优化算法。ALGOLD是一个融合了交易量和价格数据的趋势追随指标,旨在解决仅基于价格的指标常见的滞后问题。引入先行的交易量信息与滞后的价格数据相结合,是创造更及时信号的聪明而且有效的方法。此外,结合波动率过滤器以减少横盘市场的误报,是一个深思熟虑的增强。
“ L5 Alchemy Gold (ALGOLD)”指标非常全面,包括:
1. 用于平滑价格和交易量数据的自适应过滤器。
2. 基于平均真实范围(ATR)的波动性过滤器。
3. 生成平滑价格信息的触发移动平均线。
4. 进一步过滤价格和交易量的ALMA(Arnaud Legoux Moving Average)。
5. 用于识别潜在趋势反转的背离探测器。
ALGOLD输入设置参数分为三组:
炼金设置:
- 炼金锐度(默认:7) - 控制自适应过滤器的锐度。
- 炼金周期(默认:55) - 决定振荡器的平滑度。
DVATR设置:
- DVATR长度(默认:11) - 设置DVATR的周期长度,类似于ATR的长度。
- DVATR阈值(默认:0.07) - 调整侧向市场检测的灵敏度。
- 平滑长度(默认:21) - 平滑DVATR输出,平衡波动性检测。
背离设置:
- 参数如枢轴回望、回望范围的最大/最小值 - 设置背离检测的灵敏度。
- 启用或禁用各种类型背离(看涨、隐藏看涨、看跌、隐藏看跌)的绘图选项。
**炼金术与交易的结合:**
ALGOLD的核心在于'炼金设置'。想象一下,这就像是赋予这个指标特殊优势的秘密酱料。通过调节'炼金锐度'和'炼金周期',你不只是在调整平滑数据,你在创造金融艺术。锐度设定了情绪,周期决定了节奏。
**DVATR:驯服市场的咆哮:**
在横盘市场,ALGOLD以DVATR设置以忽略横盘整理状态,不产生进场信号。利用ATR作为基础,这个特性过滤了市场的细语和咆哮,区分了狮子的冲锋和猫的漫步。这就像在你的图表上有一个市场心情戒指!
**潜水寻找背离:**
在'背离设置'中,ALGOLD扮演侦探角色。它在寻找那些狡猾的市场逆转。通过一系列回望设置和绘制不同类型背离的选项,就像给你的图表戴上了侦探眼镜。通过背离,来感受市场的趋势力度。
**视觉交响乐:**
如果ALGOLD是一部电影,它将赢得最佳视觉效果奥斯卡奖。" L5 Alchemy Gold (ALGOLD)"指标的视觉效果生动直观:
1. **K线条颜色**:渐变颜色变化以指示趋势强度,暖色代表看涨趋势,冷色代表看跌趋势。
2. **线条颜色和形状**:
- 绿色代表快线,红色代表慢线。
- 这些线条的交叉代表入场(三角形)和出场(X字形)信号。
- 在这些线条之间形成了一个带状区域,上涨趋势填充绿色,下跌趋势填充红色。
3. **直方图**:ALGOLD直方图本身就是一个讲故事的人。想象一个不仅显示市场方向,还展示市场情绪波动的条形图。上涨趋势的红色条形,狡猾的回调的蓝色条形,下跌趋势的绿色条形,反弹的黄色条形。这就像手指尖上的市场天气预报!
- 红色直方图表示在0以上且上涨趋势。
- 蓝色直方图表示在0以上且回调。
- 绿色直方图表示在0以下且下跌趋势。
- 黄色直方图表示在0以下且反弹。
主图K线颜色随着趋势强度如变色龙般变化,适应市场的心情变化。快线(绿色)与慢线(红色)在屏幕上起舞,创造视觉盛宴。当它们交叉时,不仅仅是一个信号,更是一种宣言!
**进场和出场:牛熊之舞:**
- **进场标准**:ALGOLD振荡器的快慢线的综合交叉。
- **出场标准**:快慢线的交叉,但在较低时间框架上使用,以提高灵敏度。
ALGOLD就像一个经验丰富的舞蹈指导。进场信号是快慢线的和谐交叉,告诉你何时进入。要退出时怎么办?在较低时间框架上相似的交叉给你提示。就像有一个舞伴,精确知道何时引导,何时跟随。
**定制化:你的个性化交易定制师:**
还有什么?ALGOLD不是万能适用的指标。通过其可定制的设置,你可以使其适应你的交易风格。无论你喜欢平稳慢行还是快速锐利的交易,ALGOLD都能适应你。它是交易指标中的定制西装!那么,各位小伙伴," L5 Alchemy Gold (ALGOLD)"不仅仅是一个指标;它是你的市场指南针、趋势翻译器,所有这些功能都集成在一个时尚的包装中。无论你是经验丰富的交易者还是刚开始入门,ALGOLD都是你解读市场奥秘的盟友。在ALGOLD的引导下,记住市场是一个舞池,而有了ALGOLD,你总是准备好起舞。测试它,调整它,使其成为你的。谁知道,有了ALGOLD在你身边,你可能就成为了你注定要成为的交易传奇!快乐交易,本猫愿趋势永远与你同在!
动荡市场的航标:三重指数移动平均线通道嘿,各位朋友们!黑猫今天要给大家带来一篇有趣又不失专业的文章,讲述的是“三重指数移动平均线(TEMA)通道”——一种在波动的市场中作为趋势指标的利器。首先,TEMA指标是由Patrick Mulloy在90年代中期发明的,旨在解决使用振荡器或指数移动平均线(EMA)时遇到的滞后问题。它通过使用多个移动平均线来平滑短期波动,而其独特之处在于它连续使用EMA的EMA,并在公式中对滞后进行了调整。
而本文中,TEMA通道的功能主要是作为趋势指标,但在盘整市场中效果不佳。它最适合用于长时间持续的趋势交易。对于长期趋势,分析师可以更容易地过滤掉并忽略波动期。将TEMA与其他振荡器或技术指标结合使用,可以帮助交易者和分析师解释价格的急剧波动并评估波动性。有些分析师推荐将移动平均收敛发散(MACD)和TEMA通道结合起来评估市场趋势。这个脚本使用TEMA作为一个展示价格支持和阻力有趣特性的通道。而且,白色代表上轨,黄色代表中轨,紫红色代表下轨。让我们一起来享受它吧!
" L1 Triple EMA Channel” 需要将覆盖参数设置为true。这意味着该指标将绘制在价格图表之上。
变量 `N` 被定义为带有默认值为21和标签“期间”的输入整数。这使得用户在将此指标添加到其图表时可以更改期间的值。
变量 `MAH`、`MAL`、`RRANGE`和 `RANGEMA` 是使用指定期间 (`N`) 对高、低或范围值多次应用指数移动平均线(EMA)来计算的。这些计算有助于确定绘图的上下通道水平。
变量 `UPPER` 通过将两倍的 RANGEMA 值加到 MAH 来表示上通道水平。然后,使用 plot() 函数绘制它,包括颜色、线宽等参数。
类似地,变量 `LOWER` 通过从 MAL 减去两倍的 RANGEMA 来表示下通道水平。它也使用不同于 UPPER 线的颜色使用 plot() 函数绘制。
最后,变量 MID 通过取 UPPER 和 LOWER 通道的平均值计算中点。它也使用 plot() 函数绘制,但与 UPPER 和 LOWER 线的颜色不同。
【猫咪揭秘】神奇斐波那契与ATR:轻松洞察行情!尽管昨天介绍的策略基本满足了唐所提出的问题,但是那只是个铺垫。如果仔细看的话,其实对于波动的压力和支撑位置并不十分明显。今天介绍的则是本猫认为比较符合唐所展示的那个指标——Fibonacci Bands with ATR(带ATR的斐波那契通道)。这个指标结合了Bollinger Bands和平均真实范围(ATR),可以为我们提供市场波动性和潜在价格反转的见解。听起来很高深吧?别担心,本猫会用最简单方式给你讲解。
首先,我们来看看Fibonacci Bands是如何构建的。它们与Bollinger Bands相似,由三条线组成:上轨、中轨(通常是20周期简单移动平均线)和下轨。不同之处在于,Fibonacci Bands使用ATR来计算上下轨与中轨之间的距离。
接下来是一个关键因素——ATR乘数。我们需要对ATR进行平滑处理,采用Welles Wilder的方法。然后通过将ATR乘以一个斐波那契倍数(比如1.618)得到上轨,并称之为上部斐波那契通道;类似地,将ATR乘以另一个斐波那契倍数(比如0.618或1.0)得到下轨,并称之为下部斐波那契通道。
好了,现在让我们来看看Fibonacci Bands如何帮助我们评估市场波动性。当通道变宽时,意味着市场波动性较高;而当通道变窄时,则表示市场波动性较低。这样一来,我们就可以根据通道的宽度判断市场的活跃程度。
此外,当价格触及或穿越斐波那契通道时,也可能预示着潜在的价格反转,类似于Bollinger Bands。所以,在交易中使用Fibonacci Bands可以帮助我们捕捉到潜在的买入或卖出信号。
总结一下:Fibonacci Bands with ATR是一个有趣且实用的技术指标,通过结合Bollinger Bands和ATR来提供关于市场波动性和潜在价格反转的信息。记住,在交易中要善于利用这些指标,并灵活运用哦!
这段代码是一个 TradingView 的指标脚本,用于绘制 L3 Fibonacci Bands With ATR。
首先,通过 `indicator` 函数定义了指标的标题和短标题,并设置了是否覆盖在主图上显示。
然后,使用 `input` 函数定义了三个输入参数:MA 类型(maType)、MA 长度(maLength)和数据源(src)。其中 MA 类型有四种选择:SMA、EMA、WMA 和 HMA。默认值分别为 SMA、55 和 hl2。
接下来,根据用户选择的 MA 类型计算移动平均线。如果 maType 是 'SMA',则调用 ta.sma 函数计算简单移动平均线;如果 maType 是 'EMA',则调用 ta.ema 函数计算指数移动平均线;如果 maType 是 'WMA',则调用 ta.wma 函数计算加权移动平均线;如果 maType 是 'HMA',则调用 ta.hma 函数计算滑动加权移动平均线。最后将结果赋值给变量 ma。
接着,在 `_atr` 变量中使用 `ta.atr` 计算 ATR (Average True Range) 值,并乘以不同的系数得到四个斐波那契偏差值:fibo_bias4、fibo_bias3、fibo_bias2 和 fibo_bias1。
最后,在当前价格基础上加上或减去相应的斐波那契偏差值,得到上下四条斐波那契带的价格,并使用 `plot` 函数绘制在图表上。
【猫咪揭秘】神奇斐波那契带:识别反转、抓住机会!本猫今天要给大家介绍一个非常有趣的技术指标——斐波那契带(Fibonacci Bands)。这个指标是由Suri Dudella在他的书《像专业人士一样交易图表模式》中提出的,真是太厉害了!斐波那契带通过基于固定移动平均线的斐波那契扩展来计算,并显示潜在的支撑和阻力区域。我们可以利用这个指标来识别关键价格水平,并预测市场可能发生反转。
具体计算方法就是应用三条Keltner通道,这些通道有助于确定带子的上下边界。默认使用的斐波那契扩展水平为1.618、2.618和4.236。这些水平作为参考点,让我们能够找到重要的支撑和阻力区域。
当分析价格走势时,我们可以关注极端位置上的斐波那契带,也就是带子的上下边界。如果价格连续几根K线突破了带子之外然后又回到内部,可能意味着即将发生反转。这种情况表明价格暂时偏离了正常范围,并且可能需要进行修正。
为了提高斐波那契带指标的准确性,交易者通常会使用多个时间框架。通过将短期信号与较大时间框架的情况相结合,我们可以更好地理解整体市场趋势。一般建议按照较大时间框架的方向进行交易,以增加成功的概率。
除了识别潜在反转点外,我们还可以利用斐波那契带指标确定入场和出场点。从带子中可以得到短期支撑和阻力水平,这对于制定交易决策非常有价值。这些水平作为设置止损单或获利目标时的参考点。
分析趋势的另一个有用工具是斐波那契带指标中间线(midband)的斜率。中间线其实就是斐波那契带指标中间位置上的一条线。它的斜率能够显示出趋势的强度和方向。我们可以监控这个斜率来获取市场动量方面的见解,并做出明智的交易决策。
总之,斐波那契带指标是一个强大而有用工具,可供交易者识别潜在反转、确定入场和出场点,并分析整体趋势。通过将斐波那契带与其他技术指标结合使用,并利用多个时间框架,交易者可以提升他们的交易策略,在市场中做出更明智的决策。
带你玩转Bollinger Bands Width Cross(BBWC)本猫今天要给大家介绍布林带三兄弟的最后一位——**Bollinger Bands Width (BBW)**。这个指标是从著名的Bollinger Bands派生出来的,用于衡量价格波动性和识别交易信号。
首先,我们来看一下Bollinger Bands是什么。它由三条线组成,与证券的价格相关联。中间线通常是20天的简单移动平均线,上下带则是中间带(SMA)的2个标准差之上和之下。而Bollinger Bands Width就是用来衡量上下带之间宽度的方法。
```markdown
Bollinger Bands Width = (上带 - 下带) / 中间带
```
那么如何计算BBW呢?很简单!只需要将上带减去下带再除以中间带即可得到BBW值。
但需要注意的是,并不能简单地根据BBW值判断是否为狭窄或扩张状态。因为不同工具或证券对于狭窄程度的定义可能不同,在不同时间范围内也会发生变化。所以要准确评估带的狭窄程度重要性,我们需要结合过去BBW波动和价格表现进行分析。
接下来让我们聊一聊关于Bollinger Bands最著名理论之一——“挤压”。挤压设置包括两个步骤:首先是低波动性期,带变窄且价格相对水平移动;然后是波动性激增,价格突破上带或跌破下带,标志着新趋势的开始。
在牛市中的挤压设置中,BBW会下降,并且当价格突破上带时,新的上升趋势开始。而在熊市中的挤压设置中,BBW也会下降,并且当价格跌破下带时,新的下降趋势开始。
总结一下,Bollinger Bands Width (BBW) 是一个非常有用的技术分析工具,在识别“挤压”方面表现出色。但交易员要谨慎使用哦!有时候虽然发生了挤压设置,但并没有真正出现强劲的行情。所以判断突破是否合法还需要交易员自己来决定。
最后再给大家介绍一些参数和选项:长度表示计算基础SMA所使用的时间周期,默认为20天;来源表示确定计算中使用每个K线数据,默认为收盘价;标准差表示上、下带离SMA的标准差数量,默认为2。
六彩神龙-青猫版在TradingView社区,有朋友建议看看这个指标是否可以做一个六彩神龙指标,我觉得挺有意思,今天做了一个,效果还不错,因为会用到财务数据,推荐用在股票标的上,虽然外汇和加密货币也可以用,采用了自动切换到替代算法,效果还是差强人意一些。
## 六彩神龙指标
六彩神龙指标由红色获利盘、黄色浮动筹码和绿色套牢盘组成,再加上它们的10日平均线,总共六种颜色,所以得名六彩神龙。动态筹码反映了在一定区间内主力筹码的成交和运动状况。紫色代表股价进入超跌区域,黄色代表股价处于正常走势中。六彩神龙指标通过计算一段时间内的价格和成交量数据,显示买方/卖方活动情况。它分析机构资金可能的行为,从每个交易日的价格成交量数据中得出。
- 深红色柱:当前持股者盈利比例。
- 红色线:红色柱的移动平均线。
- 深绿色柱:当前持股者亏损比例。
- 浅绿色线:绿色柱的移动平均线。
- 黄色柱:每日交易者的比例(当天买入和卖出)。
- 黄色线:黄色柱的移动平均线。
当深红色柱 > 50% 时表示机构资金控制力强,上涨趋势更容易延续。当深绿色柱 < 50% 时表示零售投资者被困在内部,下跌趋势更容易延续。
移动平均线相交表示趋势变化(逆转信号):
1. 红色线向上穿过绿色线:上涨趋势。
2. 绿色线向上穿过红色线:下跌趋势。
主力运作股价的过程大致可分为以下几个阶段:
1. 建仓阶段:在主升浪开始之前,主力反复清洗筹码以便拿到更多的廉价筹码;拉升前的试盘动作也必不可少,当外界抛盘能量超出主力预期,主力也会选择继续洗盘,直到预期目的达到;突破平台后选择上升,在上升过程中,主力会选择拉升、洗盘、再拉升、洗盘...当大部分投资者感觉这只股票每次回调都是买点的时候,往往这只股票的顶部已经不远了,主力已经开始选择悄悄离场。
通过六彩神龙和动态筹码的组合使用,便可有效把握主力运作股价的几个阶段:
1. 建仓――首次拉升:在该阶段,六彩神龙指标典型的特征是套牢盘(绿柱)减少,浮动筹码(黄柱)增加,获利盘时隐时现。动态筹码显示股价总是在筹码的密集峰值区域上下波动。此阶段操作难度较大,可等待买进信号的出现。
买进信号:股价放量突破整理形态,六彩神龙获利盘10日均线向上运行,并且获利盘红柱向上突破获利盘紫色均线;股价脱离密集峰区10%以上。
2. 试盘、洗盘:主力建仓完成后,在大幅拉升之前,往往要先进行试盘,如发现抛盘比较大,则一般都要进行浮筹清洗,即洗盘。洗盘表现在股价上就是股价的大幅震荡。
该阶段的主要特征是:六彩神龙10日获利盘均线由上升转为走平或角度变小,表示获利开始盘减少,股价出现一定的回落,但动态筹码密集峰始终未变,股价通常在动态筹码密集峰对应价位之上震荡,很少跌破密集峰,或跌破之后很快收复。
此时,我们可以选择在靠近动态筹码密集峰附近、股价企稳的时候先买一部分,待再次放量突破前期高点,动态筹码密集峰不向上转移的情况下再次加仓买入。
3. 主升阶段:该阶段是主力大幅拉升的主要获利阶段。
- 上升初期的主要特征是六彩神龙红柱稳步放大,并且获利盘10日均线也稳步向上。
- 在后期上升中,红柱整体处于10日获利盘均线之上,或围绕其左右。动态筹码密集峰没有向上明显转移,或转移后股价始终在新的密集峰之上运行,则该股仍然具备上攻潜力,还可以持有。
4. 出货阶段:该阶段特征:获利盘缓慢减少,红柱缩回到10日均线之内,伴随股价下跌,出现套牢盘;动态筹码密集峰向上转移,且股价跌破新形成的密集峰,套牢盘加大,获利出局。
注意:在分析弱势反弹时,选取的区间不同,横坐标统计的时间也不同,对换手统计就不同,动态筹码分析效果也将不同。具体来说,下跌过程中距离现在最近,且反弹时间在3周或3周以上的那个高点到现在的区间,通常为一个合理的区间。切记要找出3周或3周以上反弹的高点,否则分析的准确率就会降低。
此外,在使用六彩神龙和动态筹码指标时,需要结合其他技术分析工具和市场情况进行综合判断,以提高分析的准确性和可靠性。
物理学在本猫眼中仍是存在的本猫和物理学科的故事可谓是跌宕起伏,令人捧腹大笑。大学本科时,本猫居然在两个学期的大学物理中取得了满分100分,让我的光芒灿烂得仿佛猫界的太阳!几年后,在本校继续读研究生的时候,我偶遇了当年教授物理的年轻女教师。啊,岁月如刀,她已经不再是曾经的青春美艳了。我们互相寒暄之后,她感叹地说:“自从你之后,这几年已经没人能在大学物理两个学期上都拿到满分了。”我心中顿时油然而生一股傲气,嗯嗯,我果然把物理学变成了绝学,有种盖世无敌的感觉!
同样的,大学时我对数字信号处理(DSP)也是兴致勃勃。本科考试得了98分,让我豪情万丈,觉得DSP的世界就是我猫儿的后花园。可惜几年后读研究生,竟然发现还需要再考这科目,我顿时一头黑线。但是,机智的我立刻找到了解决办法——找本科学弟学妹借DSP复习资料。
那本复印了N多次、已经有些断续字迹的纸上,我看到了似曾相识的手写字体。令人欣喜若狂的是,原来这就是我本科时帮着班里兄弟们押题过的复习资料!几年过去了,这份宝贝居然没有失传,而是被学弟学妹们手手相传!当时的感慨真是万千啊,仿佛本猫是那个自动化系的传奇。哈哈,看来本猫的学术火炬燃烧久矣,不知不觉间已经影响了一批又一批的学子们。总结一下,我的学业就像是恐龙一样,已经完全绝种,但是我的能力却像火把一样,照亮了别人的道路。本猫的学霸光环,恐怕是不可抗拒的了!
在交易当中重度接触到物理学还是从约翰 艾勒斯的4本英文教科书开始,当我面对复杂的而市场环境时候,我理科生的背景要求我对一些有坚实理论基础得出来的结论更容易信任,而不是那些基于经验或者口口相传的“圣杯”。 艾勒斯的理论虽然艰深,但是上学时积累物理知识帮了我大忙,很多东西不仅知道还可快速写成代码。所以,各位如果想找全网最全的艾勒斯技术指标,可以到本猫的TradingView页面搜索“Ehlers”,就会出来一堆。那些都是我将艾勒斯书中的技术指标一个一个翻译成TradingView的脚本,即使是现在,本猫都佩服自己的执着和毅力。
在交易中,我深入接触物理学可不是一件容易的事。从约翰·艾勒斯(John F. Ehlers,简称JFE)的四本英文教科书开始,我就沉浸在物理学的海洋中。面对复杂的市场环境,作为一个理科生,我更倾向于相信那些基于坚实理论基础得出的结论,而不是那些基于经验或者口口相传的所谓“圣杯”。
艾勒斯的理论确实很艰深,但是幸好在学校时,我积累了大量物理知识,对我在交易中起到了很大的帮助。很多东西我不仅懂得原理,还能快速将其转化为可执行的代码。所以,各位如果有兴趣找到全网最全的艾勒斯技术指标,可以去我的TradingView页面搜索“Ehlers”,你会看到一堆相关结果。那些都是我将艾勒斯书中的技术指标一个一个翻译成了TradingView的脚本。哎呀,即使是现在,本猫都要佩服自己的执着和毅力!嘿嘿,是不是很惊讶?本猫不仅仅是个物理学牛人,还是个懂得把理论转化成实际应用的大神!在国内本猫算是将其理论研究到极致的猫界代表!但无论如何,本猫都会时刻珍惜这份特殊的能力,继续探索和利用物理学在交易中的妙用。谁知道呢?
前面都是铺垫,现在回到主题来说说,本猫在学习了艾勒斯理论之后,看到的市场和技术指标是什么样子的吧?首先艾勒斯是数字信号处理(DSP)领域的专家,他将这种方法引入到技术分析中。以下是他采用这种方法的主要理由和观点:
1. **市场价格作为时间序列数据**:JFE认为金融市场的价格数据可以视为一个离散的时间序列系统。这意味着市场价格类似于数字信号(如音频信号),由一系列随时间变化的数据点组成。
2. **市场的周期性**:JFE观察到金融市场往往呈现周期性,而数字信号处理用于分析信号中的周期性和其他成分。通过适当应用DSP技术,我们可以更准确地确定市场的周期并预测未来的价格变动。
3. **过滤噪声**:数字信号处理技术可帮助分析师过滤掉价格数据中的随机噪声,从而更清晰地观察到真正的市场趋势和模式。
4. **对周期的自适应**:与传统的固定周期指标不同,利用DSP技术开发的指标可以自适应地调整到当前的市场周期,提供更准确和及时的交易信号。
5. **滤波器和变换**:他设计了一系列的滤波器和变换,如MESA、Fisher变换等,来帮助识别和利用市场中的周期性。
6. **非线性系统**:他还认为,由于市场是一个非线性系统,传统的线性方法可能不总是有效。因此,他的技术往往考虑到市场的这种非线性特性。
关于这种方法论是否正确的问题,像所有技术分析方法一样,没有一个方法是绝对正确的。然而,JFE的方法和指标已被许多交易者和分析师所接受,并被认为是在某些市场条件下非常有效的工具。但与所有交易工具一样,应结合其他分析方法和策略使用,并始终考虑风险管理。
JFE将市场价格视为离散的时间序列系统的原因是,价格数据通常以固定的时间间隔(如每日、每小时或每分钟)报告,每个时间点都有一个具体的值。这与数字信号处理中的离散信号非常相似,其中信号也由一系列数据点组成,每个数据点在时间上都有一个固定的间隔。
如果觉得上面的太艰深,我们可以说个简单的概念来理解艾勒斯的市场物理学:你认为技术指标中的移动平均线和振荡器的本质是否一样呢?
根据艾勒斯的观点,移动平均线和震荡器在本质上是相似的。他的观点是,所有的技术指标,无论是移动平均线还是震荡器,都是从市场数据中提取某种信息的滤波器。
在他的一些工作中,JFE 指出震荡器可以看作是移动平均线的一种变体,或者更具体地说,它们都是不同类型的滤波器。例如,简单移动平均线 (SMA) 是一个低通滤波器,它允许低频的价格变动通过,而过滤掉高频的噪声。而震荡器,如RSI或MACD,可以被视为带通滤波器,它们提取特定频率范围的信号。因此,JFE 的观点是,不同的技术指标只是应用了不同的数学方法来处理和解释市场数据,但它们在本质上都是滤波器。这也是为什么他在设计指标时会采用先进的信号处理技术,如希尔伯特变换,因为这些方法可以更准确地提取市场数据中的有意义的信号。
因此,根据John F. Ehlers (JFE) 的观点,滤波器可以进行分类。他认为市场中的所有技术指标都是某种形式的滤波器。根据他的分类方法,滤波器可以分为以下几种:
1. **低通滤波器 (LPF)**:这种滤波器允许低频组件通过,而过滤掉高频组件。简单移动平均线 (SMA) 就是一个低通滤波器的例子。
2. **高通滤波器 (HPF)**:与低通滤波器相反,它允许高频组件通过,而过滤掉低频组件。
3. **带通滤波器 (BPF)**:这种滤波器只允许特定频率范围的组件通过。很多震荡器,如RSI或MACD,都可以视为某种形式的带通滤波器,因为它们通常关注价格在一个特定范围内的变动。
4. **带阻滤波器 (BRF)**:这种滤波器阻止特定频率范围的组件,而允许其他频率的信号通过。
以下是一些常见的低通滤波器技术指标:
**简单移动平均线 (SMA)**
```c
//@version=4
study(title="Simple Moving Average", shorttitle="SMA", overlay=true)
length = input(20, minval=1, title="Length")
src = close
sma_value = sma(src, length)
plot(sma_value, color=color.blue, title="SMA")
```
**指数移动平均线 (EMA)**
```c
//@version=4
study(title="Exponential Moving Average", shorttitle="EMA", overlay=true)
length = input(20, minval=1, title="Length")
src = close
ema_value = ema(src, length)
plot(ema_value, color=color.blue, title="EMA")
```
**加权移动平均线 (WMA)**
```c
//@version=4
study(title="Weighted Moving Average", shorttitle="WMA", overlay=true)
length = input(20, minval=1, title="Length")
src = close
wma_value = wma(src, length)
plot(wma_value, color=color.blue, title="WMA")
```
**三重指数移动平均线 (TEMA)**
```c
//@version=4
study(title="Triple Exponential Moving Average", shorttitle="TEMA", overlay=true)
length = input(20, minval=1, title="Length")
src = close
ema1 = ema(src, length)
ema2 = ema(ema1, length)
ema3 = ema(ema2, length)
tema_value = 3 * ema1 - 3 * ema2 + ema3
plot(tema_value, color=color.blue, title="TEMA")
```
**双重指数移动平均线 (DEMA)**
```c
//@version=4
study(title="Double Exponential Moving Average", shorttitle="DEMA", overlay=true)
length = input(20, minval=1, title="Length")
src = close
ema1 = ema(src, length)
ema2 = ema(ema1, length)
dema_value = 2 * ema1 - ema2
plot(dema_value, color=color.blue, title="DEMA")
```
**Hull移动平均线 (HMA)**
```c
//@version=4
study(title="Hull Moving Average", shorttitle="HMA", overlay=true)
length = input(20, minval=1, title="Length")
src = close
wma1 = wma(src, length / 2)
wma2 = wma(src, length)
hma_sqrt_length = round(sqrt(length))
hma_value = wma(wma1 - wma2, hma_sqrt_length)
plot(hma_value, color=color.blue, title="HMA")
```
这些指标都是通过对价格或其他指标的历史数据进行某种形式的平均或加权平均来工作的,因此它们都被称为低通滤波器。低通滤波器的目标是允许低频(长期)的价格趋势通过,同时过滤掉高频(短期)的噪声或波动。
而高通滤波器 (HPF) 在技术分析中不如低通滤波器 (如移动平均线) 那么常见,因为它们主要关注的是价格的快速、短暂的变化,而这种变化常常被视为市场的"噪声"。然而,在某些应用中,这种"噪声"或短期变化可能是有价值的。以下是可能被视为高通滤波器或至少具有高通滤波器特性的指标:
**Rate of Change (ROC)**:ROC 是一个测量价格变化速率的指标,它关注的是价格的快速变化。
```c
//@version=4
study(title="Rate of Change", shorttitle="ROC", overlay=false)
length = input(14, minval=1, title="Length")
src = close
roc_value = (src - src ) / src * 100
plot(roc_value, color=color.blue, title="ROC")
```
**Momentum**:与ROC相似,动量指标测量价格相对于一个过去时期的变化。
```c
//@version=4
study(title="Momentum", shorttitle="Momentum", overlay=false)
length = input(14, minval=1, title="Length")
src = close
momentum_value = src - src
plot(momentum_value, color=color.blue, title="Momentum")
```
**首次导数**:尽管不是一个常见的指标,但计算价格或其他指标的首次导数可以视为一个高通滤波器。这个很有意思,是数学和物理的融合,本猫计划单独写一篇文章介绍。学学交易,完全可以把数学物理知识的应用不齐全了,哈哈。
需要注意的是,上述指标可能不是真正的高通滤波器,但它们关注的是价格的快速、短暂变化,因此在某种程度上具有高通滤波器的特性。
然后,带通滤波器在技术分析中的应用不如低通和高通滤波器那么明显,但它们确实存在。带通滤波器只允许某个特定的频率范围的信号通过,同时过滤掉其他的频率。这可以帮助分析者更加集中地关注特定的市场周期。许多技术指标尽管不完全是带通滤波器(并不是100%符合物理学对于带通滤波器的定义),但它们具有类似的特性,因为它们关注特定的价格变化周期或范围。以下是一些可能具有带通滤波器特性的技术指标:
**Stochastic Oscillator**:这个指标测量当前的价格与其过去范围内的相对位置。虽然它不是一个纯粹的带通滤波器,但它确实关注一个特定的价格变化范围。
```c
//@version=4
study(title="Stochastic Oscillator", shorttitle="Stoch", overlay=false)
length = input(14, minval=1, title="Length")
smoothK = input(3, minval=1, title="K Smoothing")
smoothD = input(3, minval=1, title="D Smoothing")
// 高点价格
highLine = highest(high, length)
// 低点价格
lowLine = lowest(low, length)
// 当前收盘价
closeLine = close
// 随机指标公式
k = sma(100 * (closeLine - lowLine) / (highLine - lowLine), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
plot(k, color=color.blue, title="K")
plot(d, color=color.red, title="D")
```
**Relative Strength Index (RSI)**:RSI测量价格的上升和下降的相对强度,并通常在0到100的范围内变化。
```c
//@version=4
study(title="Relative Strength Index", shorttitle="RSI", overlay=false)
length = input(14, minval=1, title="Length")
overboughtLevel = input(70, title="Overbought Level")
oversoldLevel = input(30, title="Oversold Level")
// 查找价格的变化
priceChange = close - close
// 计算上涨和下跌价差
upPrice = rma(max(priceChange, 0), length)
downPrice = rma(-min(priceChange, 0), length)
// 计算相对强弱指数
rsi = 100 - (100 / (1 + upPrice / downPrice))
// 标记超买和超卖区域
overboughtArea = plot(overboughtLevel, color=color.red, title="Overbought Area")
oversoldArea = plot(oversoldLevel, color=color.green, title="Oversold Area")
// 标记超买和超卖信号
rsiLine = plot(rsi, color=color.blue, title="RSI")
hline(overboughtLevel, linestyle=hline.style_dotted, color=color.red, title="Overbought Level Line")
hline(oversoldLevel, linestyle=hline.style_dotted, color=color.green, title="Oversold Level Line")
// 标记超买和超卖信号的背景
bgcolor(rsi >= overboughtLevel ? color.red : na, transp=90, title="Overbought Signal Background")
bgcolor(rsi <= oversoldLevel ? color.green : na, transp=90, title="Oversold Signal Background")
```
**MACD (Moving Average Convergence Divergence)**:MACD虽然基于两个移动平均值的差值,但其关注的是这两个平均值之间的特定关系,从而具有某种带通特性。
```c
//@version=4
study(title="MACD", shorttitle="MACD", overlay=false)
// 定义MACD指标的参数
shortLength = input(12, minval=1, title="Short Length")
longLength = input(26, minval=1, title="Long Length")
signalSmoothing = input(9, minval=1, title="Signal Smoothing")
// 计算快线指标
shortMA = ema(close, shortLength)
// 计算慢线指标
longMA = ema(close, longLength)
// 计算MACD线
macdLine = shortMA - longMA
// 计算信号线
signalLine = ema(macdLine, signalSmoothing)
// 计算差离率(Divergence)
divergence = macdLine - signalLine
// 绘制MACD线、信号线和差离率
plot(macdLine, color=color.blue, title="MACD Line")
plot(signalLine, color=color.red, title="Signal Line")
plot(divergence, color=color.green, title="Divergence")
```
**Commodity Channel Index (CCI)**:CCI测量商品或股票价格与其平均价格的偏差。
```c
//@version=4
study(title="Commodity Channel Index", shorttitle="CCI", overlay=false)
length = input(20, minval=1, title="Length")
overboughtLevel = input(100, title="Overbought Level")
oversoldLevel = input(-100, title="Oversold Level")
// 计算典型价格
typicalPrice = (high + low + close) / 3
// 计算平均偏差
meanDeviation = sma(abs(typicalPrice - sma(typicalPrice, length)), length)
// 计算商品通道指数
cci = (typicalPrice - sma(typicalPrice, length)) / (0.015 * meanDeviation)
// 标记超买和超卖区域
overboughtArea = plot(overboughtLevel, color=color.red, title="Overbought Area")
oversoldArea = plot(oversoldLevel, color=color.green, title="Oversold Area")
// 标记超买和超卖信号
cciLine = plot(cci, color=color.blue, title="CCI")
hline(overboughtLevel, linestyle=hline.style_dotted, color=color.red, title="Overbought Level Line")
hline(oversoldLevel, linestyle=hline.style_dotted, color=color.green, title="Oversold Level Line")
// 标记超买和超卖信号的背景
bgcolor(cci >= overboughtLevel ? color.red : na, transp=90, title="Overbought Signal Background")
bgcolor(cci <= oversoldLevel ? color.green : na, transp=90, title="Oversold Signal Background")
```
以上列出的一些指标可能并不是纯粹的带通滤波器,但它们在某种程度上都关注了价格数据的一个特定范围或周期。这些带通滤波器指标经常用于确定市场的超买或超卖状态,或者识别潜在的市场转折点。超买和超卖信号常常是识别它们的标志。
带阻滤波器(或称为陷波滤波器)在技术分析中的直接应用并不常见。这种滤波器的目的是抑制或过滤掉一个特定频率范围内的信号,同时允许其他频率的信号通过。99%的指标都不具备纯粹的带阻滤波器特性。但考虑到带阻滤波器的工作原理,也确实有类似的,例如:
**高低差**:某些策略和指标可能会使用高价和低价的差异来衡量日内的价格变化。这种方法可以在一定程度上过滤掉日内的噪声,特别是当市场交易范围较窄时。
然而,上述的这些指标并不是真正设计为带阻滤波器的。在实际的金融市场分析中,纯粹的带阻滤波器应用较少,更多的是低通、高通或带通滤波器的应用。如果你有特定的需求或目的,可能需要定制的策略或指标来实现类似于带阻滤波器的效果。
本猫之所以将高低差在某种程度上认为它是一个带阻滤波器,因为它去除了日内的具体价格变动,并保留了更广泛的波动范围。然而,这种类比是相对的,因为在传统的信号处理中,带阻滤波器通常是基于频率的,而不是基于时间的,如高低差所做的那样。总之,虽然高低差不是传统意义上的带阻滤波器,但从功能的角度来看,它确实在某种程度上提供了类似的效果,即过滤掉日内的具体价格动态,只保留其波动范围。
根据我们之前的讨论以及技术指标的通常特性,在本猫眼中看到的技术指标按如下方式进行分类:
**低通滤波器**: 这些滤波器允许长期(低频)趋势通过,同时抑制短期(高频)的噪声。
- 移动平均线(如:SMA, EMA, WMA等)
- Bollinger Bands
**高通滤波器**: 这些滤波器允许短期(高频)的波动通过,同时减少长期(低频)的趋势。
- 一些差异或变化率指标,例如Momentum或Rate of Change(这些指标可以视为强调价格的短期变化)
**带通滤波器**: 这些滤波器强调某一特定的时间范围或周期的价格变化,同时抑制太长或太短的时间范围的变化。
- Stochastic Oscillator(关注特定的价格变化范围)
- RSI(考虑了一个特定的时间窗口内的价格动态)
- MACD(虽然它的核心是基于两个EMA之间的差值,但它在某种程度上强调了特定的时间范围内的价格动态)
**带阻滤波器**: 在常用的技术指标中,真正的带阻滤波器并不常见。但高低差可以近似视为具有带阻特性,因为它旨在去除长期趋势以更好地分析价格的短期或周期性波动。
需要指出的是,这些分类是基于滤波器概念的广义解释,并结合技术指标的常见用途和特性。许多技术指标在设计时并不是以滤波为主要目的,因此,将它们严格分类为某种滤波器类型可能会有一些模糊的地方。但是,无论如何,看了今天的文章是否给你提供了一个不一样的视角呢? 如果是的话,点赞给本猫哦。
Ichimoku云是哪个日本人发明的?Ichimoku云是一种技术分析指标,用于识别潜在的趋势反转、支撑和阻力水平,并在金融市场上生成入场和出场信号。它是由一位日本记者名叫Goichi Hosoda开发的,他使用了笔名Ichimoku Sanjin。
Ichimoku云包括几个组成部分,包括转换线(Tenkan-sen)、基准线(Kijun-sen)、前云线A(Senkou Span A)、前云线B(Senkou Span B)和云。转换线和基准线是根据一定时间内最高点和最低点的平均值计算而得。前云线A是转换线和基准线的平均值,在当前价格之前绘制。前云线B是根据较长时间内最高点和最低点的平均值计算而得,在当前价格之前绘制。云是前云线A和前云线B之间的区域,常用于识别潜在的支撑和阻力水平。
上方提供的Ichimoku云与入场信号脚本是TradingView Pine脚本,它在图表上绘制了Ichimoku云,并显示入场信号。入场信号是基于转换线和基准线的交叉和交叉下以及收盘价与前云线A和前云线B的关系生成的。当满足做多入场信号条件时,在价格条下方绘制绿色三角形朝上的形状。相反,当满足做空入场信号条件时,在价格条上方绘制红色三角形朝下的形状。
需要注意的是,Ichimoku云是一种多功能指标,可用于多种方式,包括识别趋势、确定支撑和阻力水平以及生成入场和出场信号。交易员和投资者通常与其他技术分析工具和指标一起使用,以做出明智的交易决策。
这段代码是一个用于绘制 Ichimoku 云图和显示入场信号的 TradingView 指标脚本。它使用了 Pine Script 语言。
首先,通过 `indicator` 函数设置指标的标题和短标题,并将其叠加在主图上。
接下来,定义了两个参数 `tenkanPeriod` 和 `kijunPeriod` 分别表示 Tenkan-sen(转换线)和 Kijun-sen(基准线)的计算周期。然后使用 `ta.sma` 函数分别计算出 Tenkan-sen 和 Kijun-sen 的值,并通过 `plot` 函数将它们绘制在图表上。
之后,使用 `math.avg` 函数计算出 Senkou Span A(前向跨度A)的值,并通过 `plot` 函数将其绘制在图表上。再使用类似的方式计算并绘制出 Senkou Span B(前向跨度B)。
然后,使用 `fill` 函数根据 Senkou Span A 和 Senkou Span B 的值填充颜色形成云图。
最后,根据一些条件判断确定入场信号。如果满足条件,则通过调用 `plotshape` 函数在相应位置绘制箭头形状表示入场点。
说说如何构建一个马丁格尔策略框架**MartinGale策略**是一种在交易中常用的流行的资金管理策略。它通常用于在交易者通过在每次亏损后增加头寸规模来寻求恢复。
在MartinGale策略中,交易者在每次亏损交易之后会将头寸规模加倍。这样做的目的是希望最终会出现一次盈利交易,以恢复之前的亏损并产生利润。
MartinGale策略背后的理念是利用平均法则。通过在每次亏损后增加头寸规模,该策略假设最终会出现一次盈利交易,这不仅会弥补之前的亏损,还会产生利润。对于寻求快速从亏损中恢复的交易者来说,这可能特别吸引人。
然而,需要注意的是,MartinGale策略存在着重大风险。如果交易者经历了持续的亏损阶段或缺乏足够的资金,该策略可能导致巨额亏损。该策略依赖于盈利交易会在一定时间内发生的假设,这是危险的,因为无法保证在特定时间范围内会出现盈利交易。
考虑实施MartinGale策略的交易者应仔细评估自己的风险承受能力,并充分了解潜在的缺点。建立一个可靠的风险管理计划以减轻潜在的损失非常重要。此外,交易者应意识到该策略可能并不适用于所有市场情况,并且可能需要根据市场波动进行调整。
总而言之,MartinGale策略是一种资金管理策略,它涉及在每次亏损后增加头寸规模,以试图从亏损阶段中恢复。虽然它可以提供快速恢复的潜力,但也存在着交易者在实施这种交易方法之前应仔细考虑的重大风险。
MartinGale抢帽子策略是一种通过频繁交易来产生利润的交易策略。它利用移动平均线的交叉来生成入场和出场信号。该策略使用TradingView的Pine脚本语言实现。
该策略首先定义了输入变量,如止盈和止损水平,以及交易模式(多头、空头或双向)。然后,它设置了一个规则,只有在交易模式设置为“多头”时才允许进场。
策略逻辑使用简单移动平均线(SMA)的交叉信号和交叉信号定义。它计算了短期SMA(SMA3)和长期SMA(SMA8),并在图表上绘制它们。crossoverSignal和crossunderSignal变量用于跟踪交叉和交叉事件的发生,而crossoverState和crossunderState变量确定交叉和交叉条件的状态。
策略执行基于当前持仓大小。如果持仓大小为零(没有持仓),策略会检查交叉和交叉事件。如果发生交叉事件并且交易模式允许多头进场,则会进入多头持仓。入场价格、止损价格、止盈价格和止损价格是基于当前收盘价格和SMA8值计算的。类似地,如果发生交叉事件并且交易模式允许空头进场,则会进入空头持仓,并进行相应的价格计算。
如果存在多头持仓并且当前收盘价格达到止盈价格或止损价格,并且发生交叉事件,则会平仓多头持仓。入场价格、止损价格、止盈价格和止损价格将被重置为零。
同样,如果存在空头持仓并且当前收盘价格达到止盈价格或止损价格,并且发生交叉事件,则会平仓空头持仓,并重置价格变量。
该策略还使用plotshape函数在图表上绘制入场和出场点。它显示一个指向上的三角形表示买入入场,一个指向下的三角形表示买入出场,一个指向下的三角形表示卖出入场,一个指向上的三角形表示卖出出场。
总体而言,MartinGale剃头策略旨在通过利用短期移动平均线的交叉来捕捉小幅利润。它通过止盈和止损水平实现风险管理,并允许不同的交易模式以适应不同的市场条件。
CCI和RSI的组合指标CCI-RSI Combo指标是一个组合指标,包括CCI和RSI。它使用了一些参数来计算CCI和RSI的值,并根据这些值生成相应的图表。在图表上,当CCI超过100或低于-100时,会显示黄色或紫红色的填充区域。另外,在RSI图表上使用了渐变颜色来表示不同的数值范围。根据CCI和RSI的数值,可以判断是否产生买入或卖出信号,并在对应位置显示"B"或"S"标签。它使用了一些技术指标和逻辑来生成买入和卖出信号,并在图表上显示相应的标签。
以下是代码的主要部分:
1. 定义了一些变量:
- `N`、`M`、`N1`:用于计算CCI和RSI的参数。
- `xcn(cond, len)` 和 `xex(cond, len)`:两个函数,用于计算条件满足次数。
2. 计算CCI(顺势指标):
- 根据公式 `(TYP - ta.sma(TYP, M)) / (0.015 * ta.stdev(TYP, M))` 计算 CCI 值。
- 使用 `plot()` 函数将 CCI 绘制在图表上,并根据其值设置颜色。
3. 计算RSI(相对强弱指数):
- 首先计算 RSI1,通过求取收盘价与前一天收盘价之差中大于零的平均值除以所有差值绝对值的平均值再乘以100得到。
- 然后使用ALMA函数将 RSI1 转换为更平滑的曲线。
- 使用 `plot()` 函数将 RSI 绘制在图表上,并根据其值选择渐变颜色进行着色。
4. 设置渐变颜色数组:
- 使用 `array.new_color()` 创建一个颜色数组,并将一系列颜色值添加到其中。
5. 根据条件生成买入和卖出信号:
- 使用逻辑运算符和技术指标函数来确定买入和卖出的条件。
- 使用 `label.new()` 函数在图表上绘制相应的标签,以表示买入或卖出信号。
超级JSuperJ指标是一种强大的工具,利用VWMA(成交量加权移动平均线)和ALMA(Arnaud Legoux移动平均线)来过滤和增强KDJ指标,从而得到更平滑的J线和创建SuperJ指标。通过结合TVMA(触发成交量移动平均线),SuperJ指标可以生成能够与J线形成多头和空头交叉的触发信号,从而形成震荡模式。
VWMA和ALMA的结合有助于消除市场噪音并提供更清晰的交易信号。这在市场高度波动或趋势不明确时特别有用。J线的震荡可以帮助交易者识别真正的趋势,并避免被虚假信号误导。
此外,通过结合J线的值和趋势与其他技术分析工具,交易者可以更准确地评估市场趋势和价格走势。例如,当与移动平均线结合时,SuperJ指标可以增强识别价格反转点的能力。
SuperJ指标还有助于评估市场的超买和超卖状况。通过观察J线的值和趋势,交易者可以更准确地评估市场情绪和强度。当J线超过80时,可能表明市场过于乐观,存在超买风险。相反,当J线低于20时,可能表明市场过于悲观,存在超卖机会。这些信号可以帮助交易者确定何时买入或卖出。
总之,SuperJ指标是通过VWMA、ALMA和TVMA的结合得出的,为交易者提供了一个宝贵的工具,用于识别超买和超卖状况、预测价格反转和生成高质量的交易信号。其作为“低买高卖”策略要素的应用在最大化交易机会和优化盈利能力方面非常有效。
魔改RAVI变成波动率滤波器范围行动验证指数(RAVI)是一种在交易中用于衡量趋势强度的技术指标。它通过比较两个简单移动平均线(SMA)来确定市场的动力。
为了计算RAVI,我们从较短的SMA中减去较长的SMA,然后将结果除以较长的SMA。然后将该值乘以100,以百分比形式表示。
RAVI指标帮助交易者识别市场是否处于趋势或区间阶段。当RAVI值为正时,表明存在看涨趋势,暗示市场处于上升趋势。相反,负值则表示看跌趋势或下降趋势。
交易者可以以多种方式使用RAVI指标。以下是几种常见策略:
1. **确认趋势**:交易者可以使用RAVI来确认其他指标或价格模式所识别出的趋势强度。如果RAVI值与趋势方向一致,则提供额外确认。
2. **超买和超卖条件**:交易者可以利用极端的RAVI值来识别市场中的超买或超卖条件。当RAVI值达到高正或高负水平时,表明市场可能需要进行逆转或回撤。
3. **背离**:交易者可以寻找RAVI指标与价格走势之间的背离。例如,如果价格创出较高高点,但RAVI值却创出较低高点,则可能表明趋势减弱并有潜在逆转的可能。
与任何技术指标一样,使用RAVI时必须结合其他工具和分析技巧以做出明智的交易决策。交易者还应考虑市场条件、风险管理和其他支持性指标等因素来验证其交易策略。
在这个指标中,引入了一个额外的简单移动平均线(SMA)来考虑长期偏差。这种修改使得范围行动验证指数(RAVI)可以用作波动性过滤器。通过将较短的SMA与较长的SMA进行比较,交易者可以洞察市场的波动性,并相应地调整他们的交易策略。这个更长的SMA有助于提供对市场趋势更广阔的视角,并且在识别和过滤高波动时期方面特别有用。它被称为“带3个SMA的L2范围行动验证指数(RAVI)”。它基于三个简单移动平均线(SMA)计算RAVI值。代码还包括上下限带以及颜色渐变设置的计算。最后,它绘制了RAVI值和一个中线。
使用三个简单移动平均线(SMA),计算范围行动验证指数(RAVI)。RAVI通过两个SMA之间差异除以第三个SMA并乘以100来衡量。
代码从定义输入参数开始,如长度、倍增因子和三个SMAs 的长度。然后将收盘价赋给名为“price”的变量。
接下来,使用TradingView内置技术分析库中的“ta.sma”函数计算三个SMA。第一个SMA使用“sma1Length”,第二个SMA使用“sma2Length”,第三个SMA使用“sma3Length”。
然后,通过从sma1中减去sma2,除以sma3并乘以100来计算RAVI。
接着,它计算其他值,如基础(使用另一个SMA),偏差(使用标准差),上限带(基础+偏差)和下限带(基础-偏差)。
最后,它在图表上绘制这些值,并为每条线条设置不同的颜色。还创建了一个渐变颜色数组,根据从另一个名为ALMA的指标计算得出的RSI值来确定。这种渐变颜色用于给RAVI线条上色。
总体而言,该脚本有助于基于移动平均线及其与价格走势之间的关系可视化和分析市场趋势。
试试我的忍者通道NinjaTrader是一种流行的看盘软件,被广泛用于股票、期货和外汇等金融市场的交易分析和执行交易。它提供了丰富的功能和工具,帮助交易者进行技术分析、制定交易策略和执行交易。当我在NinjaTrader中发现一种内置的通道技术指标,并且对它产生了兴趣,但不了解其原理时,我以我丰富的开发经验,并且根据其特征尝试模拟出一个类似的版本,命名为:忍者通道,仅供参考。首先,我观察该内置通道指标的特征和行为。注意它是如何计算和绘制通道的,以及它的参数设置和使用方法。这些信息可以帮助我更好地理解该指标的原理和功能。然后,我就尝试使用我已经了解的技术分析知识和工具来模拟出一个类似的通道指标。我使用图表工具和指标来绘制和计算通道的上下边界,并根据我的需求和偏好进行参数设置。请记住,这个模拟版本仅供参考,并不保证与NinjaTrader中的内置通道指标完全相同。原始的内置指标可能有更复杂的计算方法和更精确的结果。因此,在进行实际交易之前,建议你仔细研究和了解原始指标的原理和使用方法。
忍者通道属于一类用于分析价格波动范围和趋势的技术指标。它基于价格的高低点或移动平均线的波动,来构建一个上下边界的通道,以帮助交易者判断价格的超买超卖区域、趋势的强弱和价格的反转点等。
忍者通道的主要用法包括:
1. 趋势判断:忍者通道可以帮助交易者判断价格的趋势。当价格位于通道的上半部分时,表明市场处于上涨趋势;当价格位于通道的下半部分时,表明市场处于下跌趋势。交易者可以根据趋势的判断来制定相应的交易策略。
2. 超买超卖区域:忍者通道的上下边界可以用来判断价格的超买和超卖区域。当价格触及或超过通道的上边界时,可能意味着市场处于超买状态,价格可能会回调或反转;当价格触及或跌破通道的下边界时,可能意味着市场处于超卖状态,价格可能会反弹或反转。交易者可以根据超买超卖区域来制定逆势交易或反转交易的策略。
3. 动态支撑和阻力:忍者通道的上下边界可以被视为动态的支撑和阻力水平。当价格接近通道的上边界时,上边界可能成为阻力,限制价格的上涨;当价格接近通道的下边界时,下边界可能成为支撑,限制价格的下跌。交易者可以根据这些动态的支撑和阻力水平来制定交易决策。
当然,对于这个全新创造出来指标,很多有些生疏, 不过学习过程可以参考一些常见的通道类技术指标包括布林带(Bollinger Bands)、Keltner通道(Keltner Channels)和唐奇安通道(Donchian Channels)等。每种指标都有其独特的计算方法和参数设置,交易者可以根据自己的需求和偏好选择适合自己的指标。
总之,忍者通道是一类用于分析价格波动范围和趋势的技术指标,可以帮助交易者判断趋势、超买超卖区域和动态支撑阻力等,从而制定相应的交易策略。然而,技术指标只是辅助工具,交易者还需要综合考虑其他因素和风险管理策略,做出更明智的交易决策。
比尔·威廉姆斯博士的便利指数真的很便利?市场便利指数(MFI)是一种技术指标,根据交易量衡量市场的流动性。它是由比尔·威廉姆斯博士作为他的交易系统的一部分开发出来的。
MFI通过考虑当前典型价格(高、低和收盘价的平均值)与前一个典型价格之间的差异乘以成交量来计算。然后将该差异除以特定时期内成交量总和。
MFI帮助交易者识别高或低市场便利期。较高的MFI值表明市场正在促进交易并且流动自如,暗示着活动增加和潜在交易机会增多。相反,较低的MFI值表明缺乏市场便利,表示活动减少并可能出现整理或横向运动。
交易者可以将MFI与其他技术指标和价格分析技术结合使用,做出明智的交易决策。它可用于确认趋势、识别潜在逆转,并评估市场运动力度。
市场便利指数提供了有关市场动态的有价值见解,因为它专注于价格变动与成交量之间的关系。通过将成交量数据纳入其计算中,MFI捕捉到了成交量对市场活动的影响。
该指标在识别市场整理或区间交易期特别有用。当MFI显示较低值时,表明市场参与者犹豫不决,可能缺乏明确趋势。交易者可以将其解读为避免进入新头寸或加紧止损水平的潜在信号。
相反,当MFI指示高值时,表示市场正在经历高水平的活动和价格波动。这可能是强劲趋势的迹象,并且交易者可以寻找符合当前市场方向的入场机会。
除了识别市场趋势和潜在逆转外,MFI还可以帮助交易者评估价格运动力度。通过比较不同价格波动或趋势中的MFI值,交易者可以评估市场是否经历着增加或减少程度上的便利。这些信息对于确定趋势整体动能和可持续性非常有价值。
需要注意的是,虽然市场便利指数在技术分析中是一个有用工具,但不能单独使用。像任何指标一样,它也有局限性,并且可能无法始终准确反映市场情况。因此,在全面了解市场的情况下,建议将MFI与其他技术指标、图表模式和基本分析相结合使用。
总之,市场便利指数是一种强大的技术指标,根据交易量衡量市场流动性。它帮助交易者识别高或低市场便利期、确认趋势、识别潜在逆转并评估市场运动力度。然而,在综合市场评估中应与其他分析方法结合使用。
说说如何用Nadaraya-Watson包络改善超级趋势Nadaraya-Watson包络是金融和时间序列分析中使用的一种统计技术。它源于Nadaraya-Watson估计器,这是一种非参数回归方法。
在提供的TradingView松树脚本上下文中,Nadaraya-Watson包络基于成交量加权指数移动平均(VWEMA)进行计算。VWEMA是一种考虑资产价格和成交量的移动平均类型。它通过将资产收盘价乘以其成交量,然后对结果应用指数移动平均来计算。这个加权移动平均更重视具有较高交易量的时期。
Nadaraya-Watson包络由上、下两个包络组成,通过将一个平滑因子(alpha)应用到VWEMA的标准差来计算。标准差衡量了VWEMA的波动性,而平滑因子决定了包络的宽度。通过调整平滑因子,交易者可以自定义包络对市场条件的敏感程度。
Nadaraya-Watson包络可用于识别市场潜在超买和超卖情况。当资产价格接近或超过上限时,可能表明该资产被过度购买,并且需要进行价格修正。相反地,当价格接近或低于下限时,则可能表明该资产被过度卖出,并且需要进行价格反弹。交易者可以利用这些信号来做出关于买入或卖出资产的明智决策。
此外,Nadaraya-Watson包络可用于生成交易信号。例如,当价格穿过上限时,可能表明买入信号,暗示价格将继续上涨。相反地,当价格穿过下限时,则可能表明卖出信号,暗示价格将继续下跌。交易者可以将这些信号与其他技术指标和分析结合使用,以做出明智的交易决策。
Supertrend是一种常用的技术指标,用于识别市场趋势和潜在的买入/卖出信号。它将Nadaraya-Watson包络与其他技术指标结合起来,确定市场上最佳的进出点。
Supertrend指标背后的原理是利用Nadaraya-Watson包络计算价格波动的波动率和趋势。Nadaraya-Watson包络根据价格波动的统计特征创建上下带。当价格触及或穿过上带时,表明市场可能超买并发出潜在卖出信号。相反地,当价格触及或穿过下带时,则表示市场可能超卖并发出潜在买入信号。
使用Nadaraya-Watson包络创建Supertrend指标的优点在于其能够捕捉长期市场趋势同时滤除短期噪音。通过考虑价格波动性和统计特征,Nadaraya-Watson包络更准确地识别超买和超卖条件,并提供更可靠的买入/卖出信号。
Supertrend指标广泛适用于各种市场和时间框架。通过将Nadaraya-Watson包络的特点与其他技术指标相结合,交易者可以制定更有效的交易策略,提高成功率和盈利能力。
总之,基于Nadaraya-Watson包络的Supertrend指标帮助交易者识别市场趋势和潜在进出点,并过滤掉短期噪音。它是一种适用于各种市场和时间框架的统计分析工具。
聊聊VQI如何界定市场波动率的质量好坏?Volatility Quality Index(VQI)是一个用于衡量市场波动性质量的指标。波动性是指市场价格的变动幅度。VQI通过分析价格的波动性来帮助交易者判断市场的稳定性和风险水平。这种介绍可能有点抽象,如果你不是天天泡在各种技术指标的研究中,我用一个比较比喻帮你理解下.
想象一下你在玩一个跳绳游戏,你会发现有些时候绳子的速度很快,有些时候绳子的速度很慢。这就是波动性,它描述了绳子的快慢程度。VQI就像是一个专门测量绳子速度的仪器。它会观察绳子的运动,然后给出一个数值,告诉你绳子的速度有多快或多慢。这个数值可以帮助你判断绳子的稳定性和你跳绳的难度。有了这个,你在跳绳时候就是知道自己什么时候开始跳,什么时候再等等. 在交易中,VQI也是一样的。它观察市场价格的波动性,并给出一个数值,告诉交易者市场的稳定性和风险水平。如果VQI的数值很高,意味着市场波动很大,风险也相对较高。如果VQI的数值很低,意味着市场波动较小,风险也相对较低。它通过计算真实波动幅度(ATR)的范围与值之比,并乘以一个倍数来得到。VQI的目的是帮助交易者评估市场波动的质量,以便更好地制定交易策略。
所以,VQI可以帮助交易者了解市场的波动性质量,从而更好地制定交易策略和管理风险。就像你在跳绳游戏中需要根据绳子的速度来调整你的跳跃方式一样,交易者也可以根据VQI的数值来调整他们的交易决策。
VQI指标的计算基于给定的周期长度和倍数。周期长度用于计算真实波动幅度(ATR),而倍数则用于调整波动幅度的范围。通过将范围与值相除,并乘以倍数,可以得到VQI的数值。
VQI指标通常以直方图的形式呈现在价格图表上。较高的VQI数值表示市场波动的质量较好,而较低的数值则表示波动的质量较差。交易者可以根据VQI的数值来判断市场波动的强度和可靠性,从而作出更明智的交易决策。
需要注意的是,VQI只是一个辅助指标,交易者应该综合考虑其他技术指标和市场情况来做出决策。同时,VQI的参数设置也可以根据个人的交易偏好和市场特点进行调整和优化。
打造零延迟的HULL均线Zero Lag Hull Moving Average (ZLHMA) 是一种技术指标,它基于 Zero Lag Hull Moving Average(零滞后 Hull 移动平均)的原理。它是通过应用一系列计算公式来平滑价格数据,从而生成一个零滞后的移动平均线。
与传统的移动平均线相比,Zero Lag Hull Moving Average 能够更准确地捕捉价格趋势的变化。它通过使用平滑度更高的加权移动平均线来减少滞后,并采用 Hull Moving Average(HMA)的计算方法来进一步消除滞后。
Zero Lag Hull Moving Average 的计算过程包括两个主要步骤。首先,通过对价格数据应用两个加权移动平均线的差值来计算 Hull Moving Average(HMA)。然后,在 HMA 的基础上再次应用两个加权移动平均线的差值,得到 Zero Lag Hull Moving Average。
Zero Lag Hull Moving Average 的优点在于它能够更快地反应价格趋势的变化。它可以帮助交易者更准确地判断买入和卖出的时机,从而提高交易决策的准确性。同时,由于它能够减少滞后,交易者可以更及时地做出反应,避免错过重要的市场信号。
需要注意的是,Zero Lag Hull Moving Average 仅作为一种技术分析工具,不能单独用于制定交易策略。交易者应该综合考虑其他指标和因素,并进行充分的回测和验证,以确保交易策略的有效性。
请注意,本猫提供的信息仅供教育目的,不构成任何金融建议。在实际交易中使用之前,请务必进行回测和验证。
说说我的自适应横盘滤波器我的ASF(自适应横盘滤器)是一种精巧的指标,用于发现横盘市场。其目标是过滤市场噪音和虚假信号,准确识别市场的横盘阶段。
ASF使用一种聪明的方法来确定横盘市场。它根据市场波动性和趋势调整其参数,以适应不同的市场条件。当市场波动较小时,ASF减少其敏感性,避免将其误认为是横盘市场。另一方面,当市场波动较大时,ASF增加其敏感性,更有效地捕捉市场的趋势。
ASF根据市场价格波动和趋势进行计算。它使用一系列平均真实范围(ATR)值来衡量市场的波动性,并相应调整其参数。ASF还依赖一种名为“定向指数”的指标来衡量市场的趋势,并根据定向指数的变化来调整其参数。
通过使用这种自适应方法,ASF能够在不同的市场条件下为横盘市场提供更准确的信号。它帮助交易者避免在市场横盘时进行交易,减少无效交易和损失的数量。同时,ASF也可以帮助交易者在市场趋势出现时捕捉到更好的交易机会。
但请记住,ASF只是一个指标,不能保证100%的准确性或成功。交易者在使用ASF时,仍然需要结合其他技术分析工具和自己的交易策略进行综合判断和决策。
下面收下这个指标的使用方法:ASF旨在识别横向价格波动周期并在图表上绘制它们。对于寻找区间交易机会的交易者来说,这是一个有价值的工具。该指标代码是我用TradingView的专有编程语言Pine Script编写的。该指标兼容Pine Script版本5,提供了增强的功能和灵活性。但是,不支持通达信,同花顺这些软件,很多朋友私信我说我发布的代码贴到通达信,同花顺里面不工作,很郁闷。亲们,你们提的这个问题,让我也很郁闷。只能说:革命尚未胜利,同志仍需努力。
首先定义了几个可以由用户自定义的输入参数。这些参数包括用于计算阈值的移动平均线长度、确定横向范围宽度的阈值值以及应用于源数据的平滑长度。通过调整这些参数,交易者可以微调指标的灵敏度,以适应自己的交易策略。这个指标的一个关键特点是将平均真实波幅(ATR)概念纳入其中,以确定横向范围的宽度。ATR是一种广泛使用的用于衡量市场波动性的技术指标。通过将ATR值乘以用户指定的阈值,该指标计算出定义为价格横向运动的上下通道。这指标用于主图,并且和收盘价重合,并且通过线条颜色,K线颜色和背景色进行上涨,下跌,横盘的标识。图表的颜色和K线根据收盘价格相对于上下通道的位置动态变化。如果价格位于上通道之上,则颜色为绿色,表示可能出现超买情况。如果价格位于下通道之下,则颜色为红色,表示可能出现超卖情况。当价格位于通道内时,颜色为蓝色,表示横向运动。此外,该指标通过对K线着色和添加背景色提供视觉提示,进一步突出显示横向价格波动周期。
通过使用ASF指标,交易者可以获得有关市场行为的宝贵见解,并做出明智的交易决策,有助于识别潜在的区间交易机会并相应地调整策略。总之,“自适应横盘滤器”指标是一个强大的工具,懂得都懂,用于识别横向价格波动并发现潜在的区间交易机会。通过其可自定义的参数、集成的平均平滑数据和利用ATR,该指标为交易者提供了对市场动态的全面视图,能够做出更明智的交易决策。
由于我认为这个价值对我个人交易系统非常有价值,目前发布在TradingView社区,可以免费使用,但是代码不公开。无论如何,作为一个代码博主,我还是的讲讲这个指标的逻辑,悟性足够的朋友完全可以自己制作。
这个指标的一个关键特点是集成了平滑的Heikin-Ashi(HA)蜡烛图数据。代码包括一个名为"heikinashi_tv"的函数,用于从传统蜡烛图数据生成平滑的OHLC(开盘价、最高价、最低价、收盘价)数据。平滑的图表可以减少市场噪音,并提供更清晰的价格趋势视图。通过结合平滑的数据,ASF指标旨在提高其分析的稳定性和准确性。
代码还包括一个名为"cumavg"的函数,用于计算给定源数据在指定长度上的累积平均值。该函数用于计算指标的源数据。
该指标实现的主要逻辑如下:
1. 使用"heikinashi_tv"函数从传统蜡烛图数据生成平滑的OHLC数据。这确保指标在平滑的数据下更加稳定。
2. 使用指定的平滑长度,对平滑后的收盘价应用"cumavg"函数,计算源数据。
3. 基于指定长度计算平均真实波幅(ATR)值。
4. 通过将阈值乘以ATR值与源数据的移动平均线相加和相减,计算上下轨。
5. 根据收盘价相对于上下轨的位置,确定绘图和柱状图的颜色。如果价格高于上轨,则颜色为绿色,表示潜在的超买条件。如果价格低于下轨,则颜色为红色,表示潜在的超卖条件。当价格在轨道之间时,颜色为蓝色,表示横盘运动。
6. 使用线条样式动态绘制收盘价在图表上。
7. 根据相同的颜色方案为K线上色。
8. 添加背景颜色以进一步突出价格的横盘运动期间。
说说基于波动率的平均止损策略Volatility-Based Average Stop Loss(VBASL,基于波动率的平均止损策略)是一种交易策略,它通过根据市场波动性来设置止损水平,帮助交易者在交易中保持稳定的盈利。
这种止损策略的好处是它能够根据市场的波动性来调整止损水平。当市场波动性较高时,止损水平会相应地调整得更宽松,以避免被市场短期波动所触发的止损。相反,当市场波动性较低时,止损水平会相应地调整得更紧密,以保护交易者的盈利。
这种策略的目的是在交易中保持稳定的盈利。通过根据市场波动性来调整止损水平,交易者可以更好地控制风险,并避免在市场波动较大时过早退出交易,或在市场波动较小时过度保持仓位。这样,交易者可以更好地抓住市场的趋势,并在趋势持续时获得更多的盈利。
所以,VBASL策略通过根据市场波动性来调整止损水平,帮助交易者在交易中保持稳定的盈利。这种策略可以帮助交易者更好地控制风险,并在市场趋势持续时获得更多的盈利。要找出VBASL价格,首先要算出价格的平均真实范围(ATR),这个东西可以测量市场的波动性。然后,它把ATR乘以你选的因子,就能确定止损水平的位置。
VBASL的公式:
`VBASL = Close -(ATR * Factor)`
其中:
- `Close`:当前收盘价。
- `ATR`:价格的平均真实范围。
- `Factor`:你选的因子,用于调整止损水平。
VBASL指标可以帮你设置适合市场表现的止损水平。当市场表现更疯狂时,止损水平会更大,以应对更大的价格波动。另一方面,当市场表现较少波动时,止损水平会更紧。
通过使用VBASL指标,你可以在灵活考虑市场情况的同时,避免过多的亏损。只要记住VBASL指标只是个工具,所以一定要和其他技术分析技巧和风险管理策略一起使用。
不过,具体如何使用VBASL指标可能取决于你的交易平台或个人偏好哦!这种量化策略并不是普适的,对于不同的交易对和时间周期其表现可能千差万别,所以,需要人工甄别哪些是适合你的模式的哪些不是。 我把这个策略框架发布在TradingView社区上了,其名称是: L3 Volatility-Based Average Stop Loss Strategy,可以在TradingView公共指标库中找到并且加载。
我发布的L3 Volatility-Based Average Stop Loss Strategy使用吊灯止损指标和基于波动率的止损来确定入场和出场点。
策略参数如下:
- ATR长度:用于计算波动率的平均真实范围(ATR)指标的长度。
- ATR倍数:应用于ATR以计算吊灯止损水平的倍数。
- 止损倍数:应用于ATR以计算止损水平的倍数。
策略使用指定长度计算ATR。然后,通过从高点或低点分别减去或加上ATR乘以ATR倍数来计算吊灯止损水平。
止损水平是通过从收盘价中减去或加上ATR乘以止损倍数来计算的。
策略的入场条件如下:
- 开多仓:当收盘价上穿吊灯止损的多头水平时。
- 开空仓:当收盘价下穿吊灯止损的空头水平时。
策略的出场条件如下:
- 平多仓:当低价下穿多头仓位的止损水平时。
- 平空仓:当高价上穿空头仓位的止损水平时。
策略相应地执行入场和出场订单。当enterLong条件为真时,它会进入多头仓位,并在exitLong条件为真时退出多头仓位。同样,当enterShort条件为真时,它会进入空头仓位,并在exitShort条件为真时退出空头仓位。